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本文提出了一种处理多属性数据集的快速可扩展性并行分类算法-FSPC算法.它首次采用了纵向划分数据集以及在测试属性的选择过程中同步划分数据集等方法.实验结果表明,它不仅有利于减少通信及进行I/O的开销,而且有利于提高算法的并行度.
一种基于纵向划分数据集的并行决策树分类算法
【摘 要】
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本文提出了一种处理多属性数据集的快速可扩展性并行分类算法-FSPC算法.它首次采用了纵向划分数据集以及在测试属性的选择过程中同步划分数据集等方法.实验结果表明,它不仅有
【机 构】
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上海大学计算机工程与科学学院
【出 处】
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计算机工程与科学
【发表日期】
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2004年7期
【基金项目】
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上海市科技发展基金，上海市教委资助项目
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