一种改进型的分布式 Lazy 关联分类算法

• 作者: 吴海燕 杨浩敏 马超
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 聚合方法 分布式投影 分布式关联规则挖掘 lazy方法 关联分类
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 算法设计与分析
• 页码范围: 116-120
• 页数: 5页
• 分类号: TP312
• 字数: 4467字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2015.08.024

摘要

分布式lazy关联分类算法（ DLAC算法）指应用分布式关联规则挖掘算法的lazy关联分类算法。现有的DLAC算法存在2个主要问题：一是对多个待分类样本进行分类时效率低下；二是投影操作未分布式实现。针对上述2个问题，提出一种改进型的分布式lazy关联分类（ PDLAC）算法。首先，对待分类样本进行KMeans聚类；其次，判断类内的待分类样本是否满足聚合条件，满足进行聚合，不满足则类内的每个待分类样本单独成为一类；然后，进行分布式投影并使用C-DMA算法挖掘关联规则；最后，构建分类器对类内的一个或多个待分类样本进行分类。设置并行度为15进行实验：PD-LAC算法所用的时间远小于DLAC算法，并且随着待分类样本数目的增加，性能提升越大。实验结果表明，PDLAC算法是解决上述2个问题的一个好方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马超	重庆大学计算机学院	5	58	3.0	5.0
2	吴海燕	重庆大学计算机学院	9	59	4.0	7.0
3	杨浩敏	重庆大学计算机学院	3	10	1.0	3.0