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分类是数据挖掘中最重要的技术之一，而且应用领域非常广泛，但面对新出现的海量数据，目前已有的许多分类算法不具备良好的伸缩性，不能从巨大的数据集中快速而准确地发现有用的知识．针对这一问题，本文对分类算法的可扩展性方法进行了深入的研究。并对各种方法进行了分析和对比。从而便于研究和开发者对已有的算法进行改进和扩展，以适应数据挖掘技术的不断发展．