数据挖掘网格中的并行决策树算法及其性能研究

"这篇论文是2009年发表在北京邮电大学学报的一篇自然科学类论文，由陈平、乔秀全、刘臻和田小萍合作完成。研究主要集中在数据挖掘网格上的决策树并行算法设计及其性能分析。论文提出了一种改进的C4.5决策树算法，使得传统的串行分类算法能够在多台PC机和服务器构建的数据挖掘网格环境中进行并行处理，解决了处理大规模数据时缺乏高效并行算法的问题。通过数据的纵横剖分和递归过程的并行化，实现了可扩展的高性能计算。实验结果表明，该并行算法的性能受到多种因素影响，并显示出较高的并行效率和计算加速比。关键词包括数据挖掘、网格计算、决策树和并行性能。" 在数据挖掘领域，决策树是一种广泛应用的分类算法，如C4.5，它以其易于理解和解释的特性而受到青睐。然而，随着数据量的急剧增加，传统单机版的决策树算法在处理大规模数据时变得力不从心。论文提出的并行C4.5算法是为了解决这个问题，它利用了网格计算的并行性，将数据划分成多个部分，分别在不同的计算节点上进行处理，从而提升了处理速度。 网格计算是一种分布式计算模式，它将多台独立的计算设备连接在一起，形成一个虚拟的超级计算机，用于共同解决计算问题。在数据挖掘网格中，每台PC机或服务器可以并行地处理一部分数据，通过通信和协调，共同构建决策树模型。这种并行化策略显著提高了算法的计算效率，尤其在处理海量数据时，能够有效缩短运行时间。 论文中提到的数据纵横剖分策略是并行算法的关键。这种策略将原始数据集按行和列分割，确保每个子任务处理的数据块既包含足够多的样本以保持决策树的准确度，又足够小以实现并行计算。递归过程的并行化是指在构建决策树的过程中，将分裂节点的过程分解为多个并行任务，进一步提升了算法的并行性。 性能分析部分，作者们通过实验验证了并行算法的效果，指出并行算法的性能不仅取决于硬件资源，还与数据分布、任务分配策略、通信开销等因素有关。计算加速比是衡量并行算法效率的重要指标，它反映了并行算法相对于串行算法的执行速度提升程度。 这篇论文提供了一个在数据挖掘网格中实现决策树算法并行化的解决方案，对于处理大规模数据集的分类问题有着重要的实践意义。并行化方法的应用不仅可以提高数据挖掘的速度，还能适应不断增长的数据规模，为大数据环境下的决策支持提供了有效工具。