归纳算法可扩展性算法、研究综述

1、2022-2-191归纳算法可扩展性算法研究综述主讲人:蔡伟杰2022-2-192可扩展性研究综述 为什么需要进行可扩展性研究 1训练集大,准确率上升 2为了寻找到小事件情况 3其他需要多大的数据量? 100M-1G2022-2-193可扩展性研究综述 什么是可扩展性? 时间复杂度: 和记录个数、属性之间的关系。 对空间的需求： 避免超过主存的情况。 模型结果的质量： 质量不能明显的降低。2022-2-194可扩展性研究综述 可扩展性方法分类： 设计一个快速算法 限制模型空间 、强大的启发式搜索 、算法、编程上的优化 、并行方法 数据分片 选择一个实例子空间 、选择一个属性子空间 、对子空间顺

2、序进行处理 、对子空间并行进行处理 关系性表达 用关系的方式表达数据 、将数据挖掘整合到数据库管理中 2022-2-195可扩展性研究综述 设计一个快速算法： 算法时间复杂度容忍极限 O(e3/2) 数据挖掘就是在一个模型空间中寻找某个模型，该模型在某些标准下表现得很好。2022-2-196可扩展性研究综述 限制模型搜索的空间 线形回归方法、简单神经元、单层决策树（decision stumps）。 搜索空间小而且效果也不坏。 2022-2-197可扩展性研究综述 强大的启发式搜索： 大数据量情况，不允许生成多个模型之后再进行选择 决策树分而治之的方法：ID3、C4.5复杂度O(ea2)。 规

3、则集(rule sets)。但是其效率较差O(e3)甚至更高。 MetaDENDRAL-style rule 2022-2-198可扩展性研究综述 算法、编程优化 : 使用有效的数据结构(bit vectors,hash tables,binary search trees)和聪明的编程技巧 对MetaDENDRAL-style rule的优化 对决策树的优化： 充足的统计信息 2022-2-199可扩展性研究综述 并行处理 : 搜索空间的并行处理 : 使用共享内存多处理器很好的实现了决策树的搜索空间的并行处理。 并行匹配： 对节点的评估代价是很高的，同时也有很大的并行性。 数据分割之后的并行

4、处理 2022-2-1910可扩展性研究综述 数据分割： 选择一个子集: 只选择一个子集进行处理 ： 抽样方法： 抽样和准确率的关系： 主动和被动抽样：2022-2-1911可扩展性研究综述 数据分割：选择一个属性子空间 当前属性选择工作的焦点 训练集较小的时候 ,降低结果Overfitting 领域专家的交互 ,选择属性 选择足够多的属性 ,再去除2022-2-1912可扩展性研究综述 数据分割： 对子空间顺序进行处理 并行计算子空间 2022-2-1913可扩展性研究综述 关系表达 挖掘小数据的速度更快； 扁平化极大的数据集往往不可行 方法：用关系的方式表达数据数据挖掘和数据库管理系统的结合2022-2-1914可扩展性研究综述 挖掘关系数据： 对层次数据的直接挖掘 挖掘多表数据库 ILP研究数据以关系方式存的知识发现 数据挖掘和DBMS结合 将DBMS作为一个简单的数据源 将对数据进行计算的部分放入DBMS Cache-Mine 将数据挖掘操作作为一个函数(UDF)2022-2-1915四种和数据库结合方法的比较2022-2-1916可扩展性研究综述 分