Изменения

Основное время работы метода k ближайших соседей составляет поиск ближайших соседей. Так как расстояния до разных объектов независимы, то можно разбить объекты на группы, параллельно решить задачу во всех группах, а потом объединить результат<ref>[http://ceres-journal.eu/download.php?file=2019_01_01.pdf Implementation of a Parallel K-Nearest Neighbor Algorithm Using MPI]</ref>. Альтернативный подход - параллельная сортировка всех объектов, например, с использованием битонной сортировки<ref>[https://users.cs.duke.edu/~nikos/reprints/knn-TR-CS-2012-03.pdf Parallel Search of k-Nearest Neighbors with Synchronous Operations]</ref>. === Параллелизм в методе опорных веторов ===Вычислительная сложность метода опорных векторов заключается в минимизации квадратичной функции. Первый вариант распараллеливания задачи - добавление параллелизма в алгоритм в явном виде, например, оптимизация большего количества переменных в SMO<ref>https://publikationen.uni-tuebingen.de/xmlui/bitstream/handle/10900/49015/pdf/tech_21.pdf Parallel Support Vector Machines</ref>. Второй подход - запись алгоритма через матричные операции, которые легко параллелизируемы<ref>https://www.researchgate.net/publication/6265163_Multiplicative_Updates_for_Nonnegative_Quadratic_Programming Multiplicative Updates for Nonnegative Quadratic Programming</ref>.