数据挖掘中分类算法的可扩展性探讨

摘要

cqvip:为了更加灵活的应用分类算法,针对数据挖掘中分类算法的可扩展性展开分析,首先介绍决策树分类算法、K最近邻分类算法这2种常见分类算法,并且分析分类算法的可扩展性,明确分类算法的作用以及扩展分类算法的3点原因,最后从应用快速算法、及时分割数据、表达与维护数据关系这3个方面着手,阐述可扩展性的实现方法。数据挖掘中分类算法的可扩展性能够充分发挥分类算法优势,提高分类结果准确性,及时完成数据挖掘。因此本文主要研究了数据挖掘中分类算法的可扩展性,希望能够提供一定的参考价值。