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SLIQ是一种高效的决策树分类算法,专为大规模数据挖掘任务设计。它通过引入预排序技术和广度优先的树生长策略,显著提升了传统决策树算法的可扩展性。SLIQ的核心创新在于将数据属性分离存储,并采用基于磁盘的数据结构来处理超出内存限制的大型数据集。该算法特别适合处理高维数据,能够有效减少决策树构建过程中的计算开销。相比传统方法,SLIQ在保持分类精度的同时,大幅降低了内存占用和计算时间,使其成为早期大数据分类任务中的重要里程碑算法。