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属性约简算法CARRDG的改进及其实现技术研究的中期报告

本项目旨在研究属性约简算法CARRDG的改进及其实现技术，以下是中期报告：

1.研究背景与意义

属性约简是数据挖掘中的重要问题之一，它能够减少数据维度及特征数量，提高数据处理效率和准确性。然而，现有算法在面对大规模数据时仍存在一定的缺陷，需要进一步的改进。本项目旨在研究CARRDG算法的改进，增强其处理大规模数据的能力，提高数据挖掘的效率和精度。

2.研究内容与进展

本项目已经完成以下工作：

（1）对CARRDG算法进行了深入研究，阅读了相关文献，了解了其基本原理和处理方式。

（2）分析了CARRDG算法的缺陷：在处理大规模数据时，算法的计算量和存储量会极大地增加，导致效率降低。

（3）提出了一种改进方案，即采用并行计算和分布式存储的方式，提高算法的计算和存储效率。

（4）实现了改进方案，使用Docker搭建了一个分布式环境，将数据和计算分散到多个节点并行计算，数据存储也在多个节点上进行，提高了数据存储和访问的速度。

3.下一步工作计划

（1）对实现的分布式计算和存储方案进行测试，检验其效率和准确性。

（2）对算法的改进进行评估，比较改进后算法和原算法的效率和准确性。

（3）进一步优化并行计算和分布式存储的方案，提高算法的效率和性能。

4.结论

本项目针对CARRDG算法的大规模数据处理缺陷，提出了一种基于并行计算和分布式存储的改进方案，并实现了该方案。该方案能够有效地提高算法的计算和存储效率，为数据挖掘提供了一定的帮助。