基于 Hadoop 的并行共享决策树挖掘算法挺适合搞大数据挖掘的你去试试看。它不是简单搬个决策树上 Hadoop，而是玩了点花样：一开始用传统属性表结构做并行，但 IO 多到飞起，后面直接优化成混合结构，性能飙升，尤其是 HPSDT 这个版本，数据一大它就越香。嗯，写代码那块没太复杂，理解清楚结构切换就行。
基于Hadoop的并行共享决策树挖掘算法
相关推荐
基于Hadoop架构的并行决策树挖掘算法
为了解决大数据集挖掘效率低、时间消耗大的问题，该研究提出了一种基于Hadoop架构的并行决策树挖掘算法。该算法利用MapReduce并行编程模型，实现了Hadoop架构下SPRINT并行挖掘算法的频繁项集计算。SPRINT算法将原始数据集划分成多个分块，并将其分配给不同的Map进程进行并行计算，从而有效利用系统存储和计算资源。同时，MapReduce计算节点将挖掘结果数据进行汇聚，减少了中间结果数据量，显著缩短了并行挖掘时间。SPRINT算法并行化实验结果表明，Hadoop架构下的SPRINT并行挖掘算法具有良好的可扩展性和集群加速比。
Hadoop
15
2024-05-15
数据挖掘决策树算法
决策树基本概念
一种树形结构，用于表示一个目标变量和一个或多个特征变量之间的关系。
节点代表特征，分支代表决策，叶节点代表分类结果。
决策树算法
一种分类和回归的监督学习算法。
通过递归分割数据，创建决策树。
常用的决策树算法包括 ID3、C4.5 和 CART。
决策树研究问题
预测：基于给定的特征，预测一个目标变量的值。
分类：将数据点分配到预定义的类别。
回归：预测连续变量的值。
主要参考文献
决策树的原理与应用
决策树算法的实现
数据挖掘
11
2024-04-30
决策树ID算法的案例分析-决策树算法实例
决策树ID3算法的案例分析在技术领域具有重要意义。
算法与数据结构
12
2024-07-13
决策树算法详解
决策树算法详细介绍了如何利用MATLAB实现决策树算法，该算法在数据分析和机器学习中具有广泛的应用。
Matlab
11
2024-09-28
数据挖掘技术——决策树算法
描述数据挖掘中的一种方法——决策树算法，虽然内容为英文，但通过图示可清晰理解。
数据挖掘
10
2024-07-17
数据挖掘中的交互决策树算法
交互决策树算法是数据挖掘中分类任务中的一种重要方法，该算法使用Java语言实现。
数据挖掘
12
2024-08-29
数据挖掘决策树
利用 C++ 实现决策树，可导入文本数据源，动态进行决策分析。
数据挖掘
9
2024-05-01
数据挖掘决策树算法改进实现
该文档详细阐述了数据挖掘中决策树算法的改进与实现。
数据挖掘
8
2024-04-30
数据挖掘中的决策树算法探究
大学PPT中详解数据挖掘中决策树的基本原理，特别是ID3算法及其在创建二叉树过程中的迭代过程。
数据挖掘
15
2024-08-30