A novel Cp-Tree-based co-located classifier for big data analysis

M. Venkatesan; T. Arunkumar; P. Prabhavathy

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A novel Cp-Tree-based co-located classifier for big data analysis

机译：一种新颖的基于Cp-Tree的共置分类器，用于大数据分析

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The processing capacity, architecture and algorithms of traditional database system are not coping with big data analysis. Big data are now rapidly growing in all science and engineering domains, including biological, biomedical sciences and disaster management. The characteristics of complexity formulate an extreme challenge for discovering useful knowledge from the big data. Spatial data is complex big data. The aim of this paper is proposing novel co-located classifier to handle complex spatial landslide big data. Co-located classification primarily aims at predicting the class labels of the unknown data from the class co-located rules. The main focus is on building a co-located classifier which utilises Cp-Tree algorithm for co-located rule generation to analyse landslide data. The performance of proposed classifier is validated and compared with various data mining classifier.

机译：传统数据库系统的处理能力，体系结构和算法无法应对大数据分析。现在，大数据在包括生物，生物医学和灾难管理在内的所有科学和工程领域都在迅速增长。复杂性的特征为从大数据中发现有用的知识提出了极大的挑战。空间数据是复杂的大数据。本文的目的是提出一种新颖的共处一类分类器，以处理复杂的空间滑坡大数据。并置分类主要旨在根据类共置规则预测未知数据的类标签。主要重点是建立一个共置分类器，该分类器利用Cp-Tree算法生成共置规则以分析滑坡数据。对该分类器的性能进行了验证，并与各种数据挖掘分类器进行了比较。

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来源
《International journal of communication networks and distributed systems》 |2015年第3期|191-211|共21页
作者
M. Venkatesan; T. Arunkumar; P. Prabhavathy;
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作者单位

School of Computing Science and Engineering, School of Information Technology and Engineering, VIT University, Vellore-632014, Tamilnadu, India;

School of Computing Science and Engineering, School of Information Technology and Engineering, VIT University, Vellore-632014, Tamilnadu, India;

School of Computing Science and Engineering, School of Information Technology and Engineering, VIT University, Vellore-632014, Tamilnadu, India;

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
co-location; classification; Cp-Tree; rule; spatial data; landslide;

机译：共置分类;Cp树规则;空间数据;滑坡;

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