一种基于纵向划分数据集的并行决策树分类算法

• 作者: 严胜祥 吴绍春 吴耿锋 金沈杰
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 并行处理 可扩展性 决策树 分类器
• 年，卷（期）: 2004,（7）
• 所属期刊栏目: 算法研究
• 页码范围: 67-70
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3265字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2004.07.019

摘要

本文提出了一种处理多属性数据集的快速可扩展性并行分类算法-FSPC算法.它首次采用了纵向划分数据集以及在测试属性的选择过程中同步划分数据集等方法.实验结果表明,它不仅有利于减少通信及进行I/O的开销,而且有利于提高算法的并行度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴耿锋	上海大学计算机工程与科学学院	96	1482	18.0	35.0
2	吴绍春	上海大学计算机工程与科学学院	32	238	9.0	13.0
3	金沈杰	上海大学计算机工程与科学学院	3	17	2.0	3.0
4	严胜祥	上海大学计算机工程与科学学院	2	16	2.0	2.0