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基于SPRINT分类算法的异构分布式数据挖掘研究 被引量：6
1
作者 宾宁 李宏 陈松乔 《计算机测量与控制》 CSCD 2005年第1期76-78,91,共4页
分类算法是数据挖掘领域最重要的技术之一。随着网络的迅猛发展,分布式环境的日益普遍,分布式数据挖掘已成为近年来数据挖掘中的热点问题。针对目前的数据库多为异构式分布,提出利用SPRINT算法来进行分布式环境下的分类研究。先简要介绍... 分类算法是数据挖掘领域最重要的技术之一。随着网络的迅猛发展,分布式环境的日益普遍,分布式数据挖掘已成为近年来数据挖掘中的热点问题。针对目前的数据库多为异构式分布,提出利用SPRINT算法来进行分布式环境下的分类研究。先简要介绍了SPRINT算法,然后针对具体实例,详细探讨了分站点的预处理、计算最佳分裂、中心站点的决策树生成等几个阶段以及具体的算法设计实现过程。 展开更多
关键词 分布式数据库 异构分布式数据挖掘 sprint分类算法 决策树
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云计算框架下SPRINT大数据分类算法的优化及应用
2
作者 周雅静 《电脑知识与技术》 2023年第20期93-97,共5页
现有分类算法在处理大数据时计算时间往往过长,从而使得其性能难以满足大数据应用的实际需求。为此,该文研究了一种基于云计算框架的SPRINT优化分类算法,其思路是构建一种三层次的云计算框架,将优化的SPRINT分类算法植入其中,使得在处... 现有分类算法在处理大数据时计算时间往往过长,从而使得其性能难以满足大数据应用的实际需求。为此,该文研究了一种基于云计算框架的SPRINT优化分类算法,其思路是构建一种三层次的云计算框架,将优化的SPRINT分类算法植入其中,使得在处理大数据过程中SPRINT分类算法具有更好的稳定性和通信效率以及更高性能的并行计算环境。SPRINT分类算法的优化方法是:首先,利用GiNi值节点的分割提升连续属性的优化能力和分类算法并行计算能力,然后,重新划分大数据集的子集,并依据最佳分割点完成决策树的构建,提升大数据分类处理能力。实验结果表明,云计算框架下优化SPRINT分类算法具有更好的分类性能和分类效率,算法的并行性能和执行速率也优于传统大数据分类算法。 展开更多
关键词 云计算框架 优化sprint分类算法 GiNi值 子节点
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