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文檔簡介
1、隨著物聯(lián)網技術的快速發(fā)展，數據庫中數據量日益飛速增長，我們正逐漸被海量數據所掩埋。數據挖掘是從海量數據中找到企業(yè)所需要的決策信息，信息安全是對企業(yè)的決策信息進行安全保護。K-Means聚類劃分算法和AES加密算法分別是數據挖掘和信息安全領域的傳統(tǒng)算法，在數據挖掘和信息保護領域應用范圍非常廣泛。近幾年來，GPU計算開啟了并行計算的大門，GPU非常適合效率高計算成本低的浮點運算。Nvidia公司推出的CUDA（統(tǒng)一計算架構）成為鏈接CPU和
2、GPU之間的橋梁，使GPU并行計算不再繁瑣。
本文針對K-Means算法計算量大而且質心收斂速度慢、AES算法計算繁瑣而且迭代次數多等特點，將K-Means聚類算法和AES分組加密算法相結合，給出了基于CUDA的并行K-Means和AES分組密碼算法。首先對傳統(tǒng)K-Means聚類劃分算法進行并行改進使其能夠符合GPU運行條件，用基于CUDA的K-Means聚類劃分算法對海量數據對象進行聚類分組，然后對AES密碼算法進行并行
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