基于MapReduce的ID3决策树分类算法研究

• 作者: 钱网伟
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 云计算 数据挖掘 决策树 ID3 MapReduce
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 算法设计与分析
• 页码范围: 26-30
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4530字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2012.02.008

摘要

决策树算法是经典的分类挖掘算法之一,具有广泛的实际应用价值.经典的ID3决策树算法是内存驻留算法,只能处理小数据集,在面对海量数据集时显得无能为力.为此,对经典ID3决策树生成算法的可并行性进行了深入分析和研究,利用云计算的MapReduce编程技术,提出并实现面向海量数据的ID3决策树并行分类算法.实验结果表明该算法是有效可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱网伟	同济大学电子与信息工程学院	1	17	1.0	1.0