決策樹分類算法的并行化研究及其應用.pdf

1、隨著企業(yè)信息化進程的不斷推進,針對工業(yè)、商業(yè)、金融和信息檢索各種應用所產生的巨大數據集而進行的算法研究,已經成為數據挖掘領域研究的主要動力。數據量不斷增加,如何處理海量數據成為數據處理的一大難點。解決這個問題有兩種方法:一種方法就是減少響應時間的采樣方法,但在一些情況下,減少訓練數據集可能會導致計算模型不準確,更為嚴重的是,挖掘模型可能根本沒有用,如輪廓識別、異常點識別等;另外一種方法就是并行計算方法。并行計算方法是相對于串行計算方法來

2、說的,所謂的并行計算分為空間上的并行和時間上的并行?？臻g上的并行是指用多個處理器同時執(zhí)行計算,而時間上的并行則是指流水線技術。并行數據挖掘和高性能計算機結合在一起,就能為挖掘海量數據集提供一個最佳的研究方案。
　　在眾多的分類算法中,決策樹具有出色的數據分析效率和排除噪音的強壯性,具有易于提取顯示直觀易懂的分類規(guī)則和易于顯示重要的決策屬性等優(yōu)點,是典型的以邏輯模型的方式輸出的分類結果的數據挖掘技術。目前學者們已經開展了對決策樹并行

3、算法的研究,但是存在著通信量過大、數據分布不合理、負載不平衡和可擴展性差等問題,出現了算法性能隨數據量的遞增而下降的情況。
　　為解決現有決策樹并行算法中存在的問題,本文搭建了并行計算環(huán)境,并對決策樹并行化進行了認真分析,給出了決策樹構建的并行性方案。在對決策樹的并行訓練策略進行性能分析的基礎上,選擇了橫向數據劃分方法,保證了決策樹的精度。采用C語言設計并實現ID3并行算法,該算法在執(zhí)行效率、減少時間復雜度方面具有較好的性能。最后