【摘 要】
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针对传统的决策树分类算法不能有效解决海量数据挖掘的问题,结合并行处理模型MapReduce,研究基于粒计算的ID3决策树分类的并行化处理方法。基于信息粒的二进制表示来构建属性
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61070139);江西省科技支撑计划基金项目(20112BBG70087);江西省教育厅科技计划基金项目(GJJ14134;GJJ14143)
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针对传统的决策树分类算法不能有效解决海量数据挖掘的问题,结合并行处理模型MapReduce,研究基于粒计算的ID3决策树分类的并行化处理方法。基于信息粒的二进制表示来构建属性的二进制信息粒向量,给出数据集的二进制信息粒关联矩阵表示;基于二进制信息粒关联矩阵,提出属性的信息增益的计算方法,设计基于MapReduce的粒计算决策树并行分类算法。通过使用标准数据集和实际气象领域的雷电真实数据集进行测试,验证了该算法的有效性。
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