PCクラスタを用いた決定木生成
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概要
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数百ギガから数テラバイトクラスのデータに対するデータマイニングを実用時間で行えるシステムの構築を検討している.その知見を得るために, データマイニングの代表的な手法である決定木について, PCクラスタをターゲットとした並列アルゴリズムを実装し, 予備評価を行った.本手法の特徴は, データを重複なく各プロセッサに分散配置すること, 中間データをディスク上に置くことで大規模なデータを扱えること, 処理手順を動的に決めることでディスクアクセスの軽減が図れることである.ベンチマークデータを用いた実験により, 16台のプロセッサで11〜24倍程度の高速化が実現された.また, オンメモリでは処理できない大規模なデータに対して動的に処理手順を変更する手法が有効であるという結果が得られた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2000-03-02
著者
-
酒井 浩
新情報処理開発機構 並列応用東芝研究室
-
久保田 和人
新情報処理開発機構 並列応用東芝研究室
-
仲瀬 明彦
新情報処理開発機構 並列応用東芝研究室
-
小柳 滋
新情報処理開発機構 並列応用東芝研究室
-
仲瀬 明彦
(株)東芝総合研究所
-
小柳 滋
新情報処理開発機構並列応用東芝研究室
-
仲瀬 明彦
株式会社東芝研究開発センター
-
久保田 和人
株式会社東芝研究開発センター
-
久保田 和人
新情報処理開発機構
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