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基于SPRINT方法的并行决策树分类研究
基于SPRINT方法的并行决策树分类研究
来源 :计算机应用 | 被引量 : 59次 | 上传用户:khalista9
【摘 要】
:
决策树技术的最大问题之一就是它的计算复杂性和训练数据的规模成正比,导致在大的数据集上构造决策树的计算时间太长。并行构造决策树是解决这个问题的一种有效方法。文中基于同步构造决策树的思想,对SPRINT方法的并行性做了详细分析和研究,并提出了进一步研究的方向。
【作 者】
:
魏红宁
【机 构】
:
西南交通大学校长办公室
【出 处】
:
计算机应用
【发表日期】
:
2005年01期
【关键词】
:
数据挖掘
SPRINT决策树分类
并行性
data mining SPRINT decision tree classification parallelism
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决策树技术的最大问题之一就是它的计算复杂性和训练数据的规模成正比,导致在大的数据集上构造决策树的计算时间太长。并行构造决策树是解决这个问题的一种有效方法。文中基于同步构造决策树的思想,对SPRINT方法的并行性做了详细分析和研究,并提出了进一步研究的方向。
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