摘要
针对传统决策树分类算法在多数据流分类的正确率和处理速度存在的不足,提出了一种基于基因表达式编程(GEP)的多数据流分类并行算法,以提高多数据流分类的正确率和处理速度.根据GEP在数据分类上的优势,运用GEP原理和数据流段中分类目标相似属性合并构造多数据流分类算法,并对多数据流分类算法进行并行设计与分析,在多核PC上进行对比实验.实验结果表明:该串行与并行分类算法均优于传统算法,且在多样本上具有较好的加速比.
针对传统决策树分类算法在多数据流分类的正确率和处理速度存在的不足,提出了一种基于基因表达式编程(GEP)的多数据流分类并行算法,以提高多数据流分类的正确率和处理速度.根据GEP在数据分类上的优势,运用GEP原理和数据流段中分类目标相似属性合并构造多数据流分类算法,并对多数据流分类算法进行并行设计与分析,在多核PC上进行对比实验.实验结果表明:该串行与并行分类算法均优于传统算法,且在多样本上具有较好的加速比.
出处
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第S1期116-119,共4页
Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition)
基金
国家自然科学基金资助项目(61163012)
广西自然科学基金资助项目(0991105)
广西研究生教育创新计划资助项目(2011106030703M05)
关键词
数据流分类
基因表达式编程
合并相似属性
多核并行
加速比
data stream classification
gene expression programming(GEP)
merge similar attributes
multi-core parallel
speedup
