一种改进型的分布式Lazy关联分类算法

作     者：杨浩敏 马超 吴海燕 YANG Hao-min;MA Chao;WU Hai-yan

作者机构：重庆大学计算机学院重庆400044 

出 版 物：《计算机与现代化》 (Computer and Modernization)

年 卷 期：2015年第8期

页      面：116-120页

学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：聚合方法 分布式投影 分布式关联规则挖掘 lazy方法 关联分类 

摘      要：分布式lazy关联分类算法(DLAC算法)指应用分布式关联规则挖掘算法的lazy关联分类算法。现有的DLAC算法存在2个主要问题:一是对多个待分类样本进行分类时效率低下;二是投影操作未分布式实现。针对上述2个问题,提出一种改进型的分布式lazy关联分类(PDLAC)算法。首先,对待分类样本进行KMeans聚类;其次,判断类内的待分类样本是否满足聚合条件,满足进行聚合,不满足则类内的每个待分类样本单独成为一类;然后,进行分布式投影并使用CDMA算法挖掘关联规则;最后,构建分类器对类内的一个或多个待分类样本进行分类。设置并行度为15进行实验:PDLAC算法所用的时间远小于DLAC算法,并且随着待分类样本数目的增加,性能提升越大。实验结果表明,PDLAC算法是解决上述2个问题的一个好方法。