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隨著互聯網的發展和云計算技術的廣泛應用，許多數據存儲在不同的服務器上，分布式數據挖掘技術應運而生。智能agent在各自的站點上得到部分挖掘結果，分布式數據挖掘可以將這些部分的挖掘結果聚合成為全局的結果。文中主要處理的是分布式數據挖掘過程中的分類問題，針對一些特征的數據分別存儲于不同的數據源上，提出了一種基于判斷聚合模型的分類算法。該算法中每一個 agent要對一個案例屬于某一個目標類的可能性進行判斷，然后利用判斷聚合模型將這些 agent的判斷進行聚合，形成全局的分類結果?；谂袛嗑酆夏Ｐ偷姆诸愃惴▽⑦壿嫼蜕鐣x擇理論的技術應用于解決分布式數據挖掘的分類問題，這種新的算法不需要大規模地傳輸和轉化數據，節省了傳輸成本，提高了分類效率，冋時有效地保護了數據的安全性。
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