| 基于粒计算的决策树并行算法的应用 |
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| 引用本文： | 周浩,刘萍,邱桃荣,白小明. 基于粒计算的决策树并行算法的应用[J]. 计算机工程与设计, 2015, 0(6) |
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| 作者姓名： | 周浩 刘萍 邱桃荣 白小明 |
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| 作者单位： | 南昌大学计算机科学与技术系,江西南昌,330031 |
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| 基金项目： | 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 |
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| 摘 要： | 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M apReduce ，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M apReduce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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| 关 键 词： | 粒计算 并行 映射规约 决策树 信息增益 |
Parallel decision tree algorithm based on granular computing |
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| ZHOU Hao,LIU Ping,QIU Tao-rong,BAI Xiao-ming. Parallel decision tree algorithm based on granular computing[J]. Computer Engineering and Design, 2015, 0(6) |
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| Authors: | ZHOU Hao LIU Ping QIU Tao-rong BAI Xiao-ming |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | granular computing parallel MapReduce decision tree information gain |
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