Processamento de Dados Massivos/Projeto e implementação de aplicações Big Data/Classificação associativa incremental (LAC): diferenças entre revisões
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Além disso o LAC possui algumas características que permitem a otimização para a realização da classificação de dados que reduzem a quantidade de acessos aos conjunto de exemplos, fornecendo a mesma taxa de acerto.
Portanto, este trabalho tem como objetivo o aproveitamento de tais características para o desenvolvimento de um algoritmo distribuído, chamado Distributed Lazy Associative Classification. O restrante deste trabalho está organizado da seguinte maneira: A Seção #REDIRECIONAMENTO [[Classificação Automática]] apresenta a técnica de Classificação Automática; Na Seção Lazy Associative Classification (LAC) o algoritmo LAC é detalhado; Na Seção Extração de regras de associação é apresentado o problema de extração de regras de associação, sua complexidade e como o LAC lida com isto; Na Seção Distributed LAC - Cache Optimization é apresentado o algoritmo proposto neste trabalho o Distributed LAC, em que são detalhadas as características que permitem a otimizaçaõ do LAC; Na Seção Implementação em Hadoop mostramos o projeto de impementação do Distributed LAC no Hadoop e as decisões de implementação; Na Seção Avaliação Experimental detalhamos a avaliação experimental, configuração de experimentos e resultados obtidos; Por fim, na Seção Conclusão apresentamos nossas conclusões, trabalhos futuros e considerações finais.
== Classificação Automática ==
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