改进的遗传算法在分类规则挖掘中的应用

• 作者: 姚维 戴喜华
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 分类规则 相似度 遗传算法
• 年，卷（期）: 2010,（33）
• 页码范围: 147-149
• 分类号: TP311.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.33.057

摘要

与其它常用的分类方法相比,遗传算法具有较强的伸缩性和全局搜索能力.本文对分类规则进行二进制编码,并通过适应度函数来评价分类规则的有效性.文中对简单遗传算法进行了改进,并引入相似度的概念,提出基于相似度的交叉算子.首先设定一个相似度阈值,计算个体的相似度与相似度阈值比较,若大于该阈值,则执行均匀交叉操作,否则执行单点交叉操作.最后采用USI机器学习数据库中的数据进行实验.实验结果表明改进的遗传算法挖掘出的分类规则准确率较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚维	湖南大学软件学院	2	3	1.0	1.0
2	戴喜华	湖南大学软件学院	1	0	0.0	0.0