基于改进Ant-miner算法的分类规则挖掘

• 作者: 梁燕辉 肖菁
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: Ant-miner算法 分类规则挖掘 数据挖掘 蚁群优化 规则修剪策略
• 年，卷（期）: 2012,（17）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 162-165
• 分类号: TP312
• 字数: 4832字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.17.045

摘要

为提高基于传统Ant-miner算法分类规则的预测准确性,提出一种基于改进Ant-miner的分类规则挖掘算法.利用样例在总样本中的密度及比例构造启发式函数,以避免在多个具有相同概率的选择条件下造成算法偏见.对剪枝规则按变异系数进行单点变异,由此扩大规则的搜索空间,提高规则的预测准确度.在Ant-miner算法的信息素更新公式中加入挥发系数,使其更接近现实蚂蚁的觅食行为,防止算法过早收敛.基于UCI标准数据的实验结果表明,该算法相比传统Ant-miner算法具有更高的预测准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖菁	华南师范大学计算机学院	13	108	6.0	10.0
2	梁燕辉	中山大学计算机科学系	1	6	1.0	1.0