PCクラスタを用いた決定木生成

スポンサーリンク

概要

論文の詳細を見る
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.
社団法人情報処理学会の論文
2000-03-02

著者

関連論文

もっと見る

スポンサーリンク