数据挖掘网格中决策树并行算法设计及性能分析 (2009年)

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提出了C4.5决策树算法的一种并行算法 ,使传统的串行分类算法能在多台PC机和服务器组成的数据挖掘网格上并行数据挖掘 。采用数据纵横剖分 ,结合递归过程的并行化 ,实现了可扩展的高性能并行计算 ,解决了处理海量数据时没有较好并行分类算法的问题 。并给出了指导该并行算法高效计算的方法 。数据运行试验和算法分析表明 ,该并行算法的性能受多个因素影响 ,并具有高效的并行效率计算加速比。