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会议论文
数据流上的并行决策树构成算法
数据流上的并行决策树构成算法
来源 :第二十二届中国数据库学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:nannoha2
【摘 要】
:
决策树分类算法是数据挖掘中的一个重要问题.本文提出了一个基于数据流的并行决策树分类算法.使用了抽样的方法来构造决策树,对数值属性的处理使用了数值间隔剪枝策率,并在准
【作 者】
:
丁健
李建中
李金宝
高宏
【机 构】
:
黑龙江大学计算机科学技术学院,哈尔滨,150080
【出 处】
:
第二十二届中国数据库学术会议
【发表日期】
:
2005年期
【关键词】
:
数据流
并行决策树
构成
决策树分类算法
分布式环境
数值属性
数据挖掘
方法
处理使用
并行算法
准确性
概率性
缩短
实验
界限
间隔
构造
抽样
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决策树分类算法是数据挖掘中的一个重要问题.本文提出了一个基于数据流的并行决策树分类算法.使用了抽样的方法来构造决策树,对数值属性的处理使用了数值间隔剪枝策率,并在准确性方面给出了概率性的界限.实验结果表明,该并行算法缩短了决策树的构成时间,是在分布式环境下进行分类的有效方法.
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