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云计算下的海量数据挖掘研究 2020 3 19 1 2020 3 19 2 2020 3 19 3 2020 3 19 4 2020 3 19 5 2020 3 19 6 2020 3 19 7 2020 3 19 8 2020 3 19 9 SPKINT改进后的基本思想 2020 3 19 10 2020 3 19 11 2 如果集合T分成T1和T2两部分 分别对应m1和m2条记录 则此分割的Gini指数为寻找分裂属性及最佳分裂点 2020 3 19 12 2020 3 19 13 SPRINT并行处理 在云计算下海量数据 多有并行数据发生 处理好并行数据 减少数据容错性 2020 3 19 14 数据结构 SPRINT并行算法除了属性表和直方图外 还需要引入哈希表数据结构 来存储分割点两侧的数据记录 为并行节点提供分割依据 哈希表第i条记录的值代表原数据中第i条记录被划分到的树节点号 哈希表分为两项 NodeID SubNodeID NodeID代表树节点号 SubNodeID表示当前树节点的儿子节点号 默认SubNodeID为0时 表示该记录位于树节点的左子节点 为1时位于树节点的右子节点 2020 3 19 15 并行算法 希表 各分站点根据哈希表分割其他属性列表 列表分割同时生成属性直方图 2020 3 19 16 SPRINT移植 经过以上对SPRINT算法改进后 可以将算法移植到云计算的MapReduce框架下进行分布合成处理 2020 3 19 17 SPRINT与MapReduce水平划分结合算法描述 2020 3 19 18 水平分割和垂直分割过程 2020 3 19 19 2020 3 19 20 2020 3 19 21 2020 3 19 22 2020 3 19 23 2020 3 19 24 2020 3 19 25 用模型对数据进行分类 对银行训练数据进行分类以建立分类模型 训练数据的属性分别为编号 年龄 收入 文化程度 拥有车数量 欠款额和欠款时间 要根据这些属性对银行客户进行信用风险等级进行评估 将客户
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