MapReduce实现的改进决策树

柴志远; 王小妮

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MapReduce实现的改进决策树

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针对某些数据集中不同属性对类别产生的影响程度有所不同,提出了属性权值的概念,用于改进C4.5决策树算法.通过计算得到不同属性在分类过程中对类别的重要程度,分别赋予不同属性不同的权值,以不同权值计算属性信息增益率,从而找到最佳决策属性;同时将算法运行在HDFS集群,通过Hadoop平台控制多台计算机同时处理待分类数据集,以并行的方式构造决策树.实验结果表明,改进的C4.5算法在处理不同属性对分类结果影响程度不同的数据时比传统C4.5算法具有更高的准确率,并且由于程序并行运行,能够更加高效地处理大型数据,具有很好的可扩展性.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2020年第6期|14-18|共5页
作者
柴志远; 王小妮;
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作者单位

北京信息科技大学理学院北京100192;

北京信息科技大学理学院北京100192;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机仿真;
关键词
C4.5算法; 权值; HDFS集群; 准确率; 运行时间; 大型数据;

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