基于Spark深度感知决策树的恒星/星系分类应用研究

发布时间：2023-04-20 18:43

　　针对传统决策树分类算法需要依靠人工构造特征才能实现对数据进行分类的问题,以及其在处理海量天文数据时所面临的处理速度和资源分配瓶颈问题,结合深度学习强大的特征学习能力和Spark高效的数据处理性能,提出了一种基于Spark平台的深度感知决策树并行化算法,并将其应用于天文恒星/星系分类问题中。研究结果表明,该算法具有很好的可伸缩性,可以通过增加Spark集群计算节点的数量,来减少分类模型所需的训练时间和增强其对海量天文数据的处理能力。并且,其因同时具备强大的特征学习和分类能力而在恒星星系分类问题上可以获得比传统决策树更高的分类准确率。

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【文章目录】：
0 引言
1 深度感知决策树
2 树模型的后向传播学习
    2.1 决策节点的学习
    2.2 预测节点的学习
3 基于Spark的深度感知决策树实现
4 实验测试
5 结束语



本文编号：3795071