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时间:2019-03-03
《mapreduce框架下并行有序决策树及有序决策森林》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、HEBEIUNIVERSITY密级:分类号:学校代码:10075学号:20121027硕士学位论文MapReduce框架下并行有序决策树及有序决策森林学位申请人:王姗姗指导教师:王熙照教授企业导师:秦宏伟高级工程师学位类别:工程硕士专业领域:计算机技术授予单位:河北大学完成日期:二〇一五年五月ClassifiedIndex:CODE:10075U.D.C:NO:20121027ADissertationfortheDegreeofMasterParallelOrdinalDecisionTreea
2、ndDecisionForestBasedonMapReduceCandidate:WangShanshanSupervisor:Prof.WangXizhaoAdvisorinEnterprise:SE.QinHongweiAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:ComputerTechnologyUniversity:HebeiUniversityDateofAccomplishment:May,2015,2007摘要摘要传统
3、的有序决策树能有效处理单调分类问题。然而,从大数据集中用这些算法学习单调决策树却是非常困难的。为了解决从大数据集中生成有序决策树的问题,本文在MapReduce框架下,提出了一种并行处理方法。和传统的有序决策树归纳算法类似,我们用有序互信息作为启发式来选择扩展属性。和现存的有序决策树归纳算法计算互信息的方法不同,本文应用属性并行化策略计算有序互信息。在人工生成的大数据集上的实验结果显示本文提出的算法是可行的,而且从加速比(speed-up),扩展比(scale-up)和承载比(size-up)三方
4、面证实本文提出的算法是行之有效的。基于VC-DRSA理论完成有序随机森林算法,并结合MapReduce计算框架,在Hadoop平台上对有序随机森林算法进行了并行化,提高了算法的运行效率;实验结果也证实了该算法的可行性及有效性。关键词有序分类有序决策树有序互信息有序决策森林MapReduceIAbstractAbstractTraditionalordinaldecisiontree(ODT)caneffectivelydealwithmonotonicclassificationproblems.
5、However,itisverydifficultfortheexistingordinaldecisiontreealgorithmstolearningODTfromlargedatasets.InordertodealwiththeproblemofgeneratinganODTfromlargedatasets,thispaperpresentsaparallelprocessingmechanismintheframeworkofMapReduce.Similartothetraditi
6、onalordinaldecisiontreeinductivealgorithms,therankmutualinformation(RMI)isstillusedtoselecttheextendedattributes.DifferingfromthecalculationofRMIintheexistingordinaldecisiontreeinductivealgorithms,thispaperappliesastrategyofattributeparallelizationtoc
7、alculatetheRMI.Experimentsonlargeordereddatasets(whicharegeneratedartificially)confirmthatourproposedalgorithmisfeasible.Experimentalresultsshowthatouralgorithmiseffectiveandefficientfromthreeaspects:speed-up,scale-upandsize-up.Basedonthevariableconsi
8、stencydominancebasedroughsetapproach(VC-DRSA),anordinalrandomforestalgorithmisproposedinthispaper.CombiningwiththecomputingframeworkofMapReduce,theproposedordinaldecisionforestalgorithmisparalleledontheplatformofHadoop,whichimprovestheefficien
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