【摘 要】
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针对大规模的数据，借助Spark平台的分布式快速处理能力，提出了基于Spark的大数据三枝决策分类方法。该方法基于三枝决策理论，使用Spark对数据进行并行化处理。由经验数据获得数
【基金项目】
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国家自然科学基金（61272437,61305094）,上海市教育发展基金会和上海市教育委员会“晨光计划”（13CG58）.
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针对大规模的数据，借助Spark平台的分布式快速处理能力，提出了基于Spark的大数据三枝决策分类方法。该方法基于三枝决策理论，使用Spark对数据进行并行化处理。由经验数据获得数据的决策边界后，通过并行的方式进行正例和反例的判断，从而提高了在大数据集上的决策效率。采用多轮的分步决策方法提高了决策的效率与准确率。通过在UCI公开数据集mushroom和connect-4上的试验结果表明，新方法适用于大数据情况下的决策问题，大大提高了三枝决策分类算法的效率。
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