8、大规模数据挖掘中高效模型选择与新型决策树算法探究

大规模数据挖掘中高效模型选择与新型决策树算法探究

在当今数据爆炸的时代，数据挖掘技术对于从海量数据中提取有价值的信息至关重要。其中，最近邻（k - nn）数据挖掘和决策树分类算法在众多领域得到了广泛应用。本文将深入探讨大规模最近邻数据挖掘中的高效模型选择方法，以及一种新型的决策树分类算法 EXPLORE。

大规模最近邻数据挖掘的高效模型选择

在处理非常大的数据集时，寻找 k - 近邻（k - nn）是一项计算要求很高的任务。BRACE 算法可以与另一种算法相结合，以减少检查的示例数量和 K∗，从而为大型数据集提供显著的额外加速。

为了进一步优化 k - nn 模型选择，还存在一些额外的问题需要解决：
1. 并行搜索 K∗ ：使用多个并行进程，每个进程使用不同的 K∗值（以 2 的幂次方）进行搜索。当任何一个进程找到满意的 K∗时，所有机器终止搜索。
2. 交叉验证优化 ：留一法交叉验证易于优化，但 m 折和 h 块交叉验证似乎更具挑战性，特别是在使用 k - d 树等索引时。
3. 局部自适应 k - nn 问题 ：目前主要考虑寻找单个最佳 k 的问题，希望将这种优化应用于局部自适应 k - nn 问题。
4. 动态数据集的维护 ：当基础数据集发生变化时，如在大型动态数据库中，如何有效地维护最佳 k 是一个问题。
5. 其他结构化模型的加速 ：优化算法的效率关键在于最近邻模型是嵌套的，希望探索其他类似结构模型的加速方法。

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