检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:钱网伟[1]
机构地区:[1]同济大学电子与信息工程学院,上海201804
出 处:《计算机与现代化》2012年第2期26-30,共5页Computer and Modernization
摘 要:决策树算法是经典的分类挖掘算法之一,具有广泛的实际应用价值。经典的ID3决策树算法是内存驻留算法,只能处理小数据集,在面对海量数据集时显得无能为力。为此,对经典ID3决策树生成算法的可并行性进行了深入分析和研究,利用云计算的MapReduce编程技术,提出并实现面向海量数据的ID3决策树并行分类算法。实验结果表明该算法是有效可行的。Decision tree is widely used in data mining which is one of the typical classification algorithms.Traditional ID3 tree learning algorithms require training data to reside in memory on a single machine,so they cannot deal with massive datasets.To solve this problem,this paper analyzes the parallel algorithm of ID3 decision tree based on MapReduce model,then proposes a parallel and distributed algorithm for ID3 decision tree learning.The experimental results demonstrate the algorithm can scale well and efficiently process large-scale datasets on commodity computers.
关 键 词:云计算 数据挖掘 决策树 ID3 MAPREDUCE
分 类 号:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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