基于随机森林和投票机制的大数据样例选择算法

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针对大数据样例选择问题,提出了一种基于随机森林(RF)和投票机制的大数据样例选择算法。首先,将大数据集划分成两个子集,要求第一个子集是大型的,第二个子集是中小型的。然后,将第一个大型子集划分成q个规模较小的子集,并将这些子集部署到q个云计算节点,并将第二个中小型子集广播到q个云计算节点。接下来,在各个节点用本地数据子集训练随机森林,并用随机森林从第二个中小型子集中选择样例,之后合并在各个节点选择的样例以得到这一次所选样例的子集。重复上述过程p次,得到p个样例子集。最后,用这p个子集进行投票,得到最终
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