并行决策树算法的研究

数据挖掘在科研和商业应用中正发挥着越来越重要的作用。随着数据量的增加,数据挖掘工具处理海量数据的能力问题显得日益突出。研究并行算法,是解决这个问题的有效途径。分类器是数据挖掘的一种基本方法,决策树是一种最重要的分类器。文章首先介绍了分类器中的决策树算法,然后设计了一种并行决策树算法,最后探讨了该并行算法在PVM系统下的实现。

一种基于纵向划分数据集的并行决策树分类算法

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。