数据挖掘网格上的并行C4.5决策树算法设计与性能分析

"本文提出了一种并行化的C4.5决策树算法，旨在解决在数据挖掘网格中处理大规模数据集时缺乏高效并行分类算法的问题。通过数据的纵横剖分和递归过程的并行化，实现了算法的可扩展性和高性能。文章还探讨了影响并行算法效率的因素，并通过实验验证了算法的并行效率和计算加速比。" 在数据挖掘领域，决策树是一种广泛应用的分类算法，C4.5是其著名的实现版本。传统的C4.5算法在处理大型数据集时可能会遇到效率瓶颈，因为它主要设计为串行执行。针对这一问题，本文提出了一种并行化策略，将C4.5决策树算法应用于由多台个人计算机和服务器组成的网格环境中。 并行算法的关键在于如何有效地分配任务和管理数据。在本文中，数据被分为横向和纵向两部分进行分割，这允许并行处理多个子集，同时保持决策树构建的一致性。递归过程的并行化是另一个关键步骤，它涉及到在不同计算节点上同时构建部分决策树，然后合并这些结果以形成完整的决策树。这种并行化方法显著提高了处理海量数据的能力，因为它可以利用网格中的计算资源，而不是单个机器的资源。 文章进一步讨论了影响并行算法性能的因素，可能包括数据分布的均匀性、网络通信开销、并行度以及计算节点间的负载平衡。通过实验，作者展示了这种并行C4.5算法在实际运行中的性能，包括计算加速比，即并行执行速度相对于串行执行的提升程度。计算加速比是衡量并行算法效率的重要指标，它反映了并行化带来的性能提升。 本文的研究对于理解和改进数据挖掘中的并行算法具有重要意义，尤其是在处理大数据集时，能够提高计算效率，缩短挖掘时间。这对于实时或近实时的数据分析需求尤为重要，比如在电信、金融、医疗等领域，快速准确的决策支持系统依赖于高效的数据挖掘技术。通过对算法进行并行化，可以在有限的硬件资源下挖掘出更多的潜在信息，推动业务决策的科学性和准确性。