10.3969/j.issn.1009-3044.2009.10.002
一种基于变异蚁群算法的分类规则挖掘算法
Parepinelli等人提出了基于ACO的分类算法.算法实质上是一种序列覆盖算法:蚁群搜索一个规则,移去它覆盖的样例,再重复这一过程,从而得到共同覆盖样例的一组规则.针对蚁群算法计算时间长的缺点,文章采用了新的启发函数及信息素更新方法,并引入了精英群交叉变异策略.砖两个功用数据的实验及其和Ant-Miner的对比表明.该算法有更强的预测分析能力,能够发现更好的分类规则集.以及形式更简单的规则.实验同时显示该算法有效节约了时间.
蚁群算法、分类规则、精英群交叉变异策略、决策树学习
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TP391(计算技术、计算机技术)
2009-06-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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