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基于Hadoop的决策树分类算法的并行化研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
1 引言第12-17页
    1.1 课题研究背景及意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-15页
    1.3 论文取得的主要研究成果第15-16页
    1.4 论文的组织结构第16-17页
2 Hadoop平台的搭建及并行算法性能的主要衡量指标第17-25页
    2.1 Hadoop平台的搭建第17-22页
        2.1.1 硬件环境第17页
        2.1.2 软件环境第17页
        2.1.3 搭建步骤第17-22页
    2.2 并行算法性能的主要衡量指标第22-24页
    2.3 本章小结第24-25页
3 ID3 算法在Hadoop的并行化及实现第25-49页
    3.1 经典ID3 算法简介第25-26页
    3.2 可行性分析第26-28页
    3.3 ID3 算法的并行化第28-42页
    3.4 实验第42-48页
        3.4.1 实验数据第42页
        3.4.2 运行时间第42-44页
        3.4.3 可扩展性第44-46页
        3.4.4 加速比第46-48页
    3.5 本章总结第48-49页
4 C4.5 算法在Hadoop上的并行化及实现第49-58页
    4.1 经典C4.5 算法简介第49-50页
    4.2 C4.5 算法的并行化第50-52页
    4.3 实验第52-56页
        4.3.1 实验数据第52-53页
        4.3.2 运行时间第53-54页
        4.3.3 可扩展性第54-55页
        4.3.4 加速比第55-56页
    4.4 本章小结第56-58页
5 CART算法在Hadoop上的并行化及实现第58-72页
    5.1 经典CART算法简介第58-59页
    5.2 CART算法的并行化第59-66页
    5.3 实验第66-70页
        5.3.1 实验数据第66-67页
        5.3.2 运行时间第67-68页
        5.3.3 可扩展性第68-69页
        5.3.4 加速比第69-70页
    5.4 本章小结第70-72页
6 总结与展望第72-74页
    6.1 本文工作总结第72-73页
    6.2 未来研究展望第73-74页
参考文献第74-77页
致谢第77页

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