数据挖掘网格中决策树并行算法设计及性能分析
本文提出了C4.5决策树算法的一种并行算法,使传统的串行分类算法能在多台PC机和服务器组成的数据挖掘网格上并行数据挖掘。采用数据纵横剖分,结合递归过程的并行化,实现了可扩展的高性能并行计算,解决了处理海量数据时没有较好并行分类算法的问题，并给出了指导该并行算法高效计算的方法。数据运行试验和算法分析表明,该并行算法的性能受多个因素影响,并具有高效的并行效率计算加速比。
计算机网络 网络服务 数据挖掘 网格计算
陈平 乔秀全 刘臻 田小萍
北京师范大学,信息网络中心,北京,100875 北京邮电大学,网络与交换技术国家重点实验室,北京,100876
国内会议
南京
中文
49-52
2009-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）