本文關(guān)鍵詞： 數(shù)據(jù)挖掘 抽樣 決策森林 分類 分布式計(jì)算 決策樹　出處：《電子技術(shù)應(yīng)用》2016年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：隨著經(jīng)濟(jì)與社會(huì)的發(fā)展,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)廣泛應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域,其中分類算法中的決策森林(Decision Forest)成為一個(gè)研究熱點(diǎn)。決策森林算法是一種包含多個(gè)決策樹分類器的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論,能較好地處理噪聲且避免發(fā)生過(guò)擬合。針對(duì)幾種典型的決策森林算法,闡述了其原理和算法的特點(diǎn),并從決策森林的構(gòu)建過(guò)程出發(fā),系統(tǒng)地分析和總結(jié)了國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有的決策森林算法。在此基礎(chǔ)上,詳細(xì)說(shuō)明了在面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)應(yīng)用決策森林進(jìn)行分布式計(jì)算的處理過(guò)程。通過(guò)比較,總結(jié)出了各種決策森林算法的適用范圍。
[Abstract]:With the development of economy and society, data mining technology has been widely used in various fields, among which decision decision forest algorithm (DFS) has become a research hotspot. Decision Forest algorithm (DFF) is a kind of statistical learning theory which includes multiple decision tree classifiers. It can deal with noise well and avoid over-fitting. In view of several typical decision forest algorithms, the principle and characteristics of the algorithm are expounded, and the construction process of decision-making forest is discussed. This paper systematically analyzes and summarizes the existing decision making forest algorithms at home and abroad. On this basis, the process of applying decision forest to distributed computing in the face of big data is explained in detail. The application range of various decision-making forest algorithms is summarized.
【作者單位】： 沈陽(yáng)理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;沈陽(yáng)理工大學(xué)自動(dòng)化與電氣工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP311.13

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