一种不均衡数据的改进蚁群分类算法

• 作者: 孙延风 徐淑坦 王朝勇
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 不均衡数据分类 蚁群分类算法 蚁群挖掘算法 数据挖掘 规则提取
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 733-739
• 分类号: TP18|TP311
• 字数: 4732字
• 语种: 中文

摘要

针对蚁群挖掘算法(ant colony mining algorithm,ACMA)中的规则评价函数和规则修剪方法,提出一种改进的蚁群挖掘算法(improved ant colony mining algorithm,IACMA),并将其应用于不均衡数据分类.数值实验采用基准数据库中3种典型的不均衡数据,结果表明,改进后的算法能有效提取少数类,提高了不均衡数据整体分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王朝勇	吉林工程技术师范学院应用科学学院	6	43	3.0	6.0
2	孙延风	吉林大学计算机科学与技术学院	17	241	8.0	15.0
3	徐淑坦	吉林大学计算机科学与技术学院	3	19	2.0	3.0