分类规则挖掘的免疫算法

为了高效地从数据库中挖掘分类规则，提出了一种基于免疫算法的分类算法．该算法的核心思想为：对规则的前件进行固定长度编码，适应度函数的计算由分类规则的较小分类错误率、简洁性、一致性和训练实例的覆盖性构成，通过把适应度最小的个体作为先验知识来修改个体的某些分量的方法进行疫苗接种，并通过检测个体是否出现退化和模拟退火来实现免疫选择，同时还采用了基于信息增益的规则剪枝策略．在美国加州大学标准数据集中的5个数据集上将该算法与RISE和OCEC算法进行了实验比较，结果表明该算法不仅具有更快的收敛速度，而且获得了更高的预测准确率及更小的规则集。     

利用决策树发掘分类规则的算法研究

主要介绍决策树方法,回顾利用决策树发掘分类规则的各种方法,并对算法进行评价,最后提出了一个利用决策树分类技术进行月降雨预报的算法。     

一种基于概念层次的分类规则挖掘算法研究

从概念层次的角度,提出了一种新的基本概念层次的分类规则挖掘算法,并阐述了相关概念及属性归纳技术与相关性分析方法,以城市人口与收入信息数据库和测试数据,给出了该算法的试验结果,研究结果表明,本算法生成的决策树大小适合,具有高的分类规则挖掘效率。     

基于人工鱼群算法的分类规则发现

人工鱼群算法(AFSA)是一种最新提出的新型仿生优化算法,具有良好的克服局部极值和获得全局极值的能力.利用鱼群算法进行分类规则挖掘,建立了相应的优化模型.通过对公用数据的实验和CN2算法的对比表明,本算法可得到预测准确率较高的分类规则,同时规则更为简单.     

一种不均衡数据的改进蚁群分类算法

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...     

基于自适应蚁群算法的分布式分类规则挖掘算法

基于分布式数据挖掘技术,提出了一种基于自适应蚁群算法的分布式分类规则算法。该算法采用了不同的启发式函数及信息素改变方法,引入了自适应机制与变异策略,从而达到缩短蚁群算法计算时间、加快算法收敛速度、提高预测准确率的目的。实验结果验证了该算法的有效性。     

分类算法在中药研究中的应用及其进展

为了研究分类算法在中药研究中的应用及其进展,为中药领域数据挖掘的相关研究提供有益的参考和借鉴,利用知网、万方和维普等作为主要文献检索平台,整理文献建立研究对象文献数据库。从311 746篇文献中,整理得到345篇相关文献。结果显示分类算法的应用较多集中在中药药性研究、药物分析、药物安全性/毒性、方剂配伍规律和中药功效等5个研究子领域,且人工神经网络算法运用的范围最广,适用于中药科研的多个子领域。因此得出:分类算法在中药科研中应用种类多,且涵盖的研究范围广;不同数学模型的分类算法均有特色,应当结合中药数据的特点,优选不同的分类算法;通过改进完善传统的分类算法,更有利于充分发挥分类算法在中药传承和创新中的作用。     

基于蚁群算法的分类规则挖掘

在Ant-Miner算法基础上提出了一种利用蚁群算法解决分类规则挖掘的算法(ACR),设计了合理的蚂蚁选择属性及属性分区的概率公式,并对规则质量的衡量等策略进行改进,可以较好地挖掘分类规则.在标准数据集上通过与Ant-Miner算法和经典的基于决策树的C 4.5算法比较,ACR在挖掘分类规则的简单性、正确率上有较好的表现.     

决策树分类算法及其应用

分类算法是数据挖掘中的最重要的技术之一.本文对决策树数据挖掘方法进行分析和比较;并应用分类方法挖掘枣树嫁接成活率与各种外在因素之间的关系,证明了决策树算法在果树研究领域有着广阔的应用前景.     

一种分类挖掘算法及其应用

提出一种增量式混合型分类挖掘算法,将基于概率论的符号学习与神经网络学习相结合,能够对既包含离散属性又包含连续属性的多个概念进行有效的分类处理,且具有较强的增量挖掘能力。该算法在法院决策支持系统中得到了运用,取得了较好的效果。     

数据挖掘分类算法研究综述

随着数据库应用的不断深化,数据库的规模急剧膨胀,数据挖掘已成为当今研究的热点;特别是其中的分类问题,由于其使用的广泛性,现已引起了越来越多的关注。对数据挖掘分类问题的研究现状进行了综述:首先对研究比较多的基于判定树的归纳分类、基于人工神经网络的分类和基于统计的贝叶斯分类作了详细的讨论;然后对目前新提出的几种算法作了简要分析;最后根据数据挖掘的发展现状和研究重点对数据挖掘分类算法的发展趋势作了展望。     

分类属性数据聚类算法HABOS

CABOSFV_C是一种针对分类属性高维数据的高效聚类算法,该算法采用集合稀疏差异度进行距离计算,并采用稀疏特征向量实现数据压缩。该算法的聚类效果受集合稀疏差异度上限参数的影响,而该参数的选取没有明确的指导。针对该问题提出基于集合稀疏差异度的启发式分类属性数据层次聚类算法( heuristic hierarchical clustering algorithm of categorical data based on sparse feature dissimilarity,HABOS),该方法从聚结型层次聚类思想的角度出发,在聚类数上限参数的约束下,应用新的内部聚类有效性评价指标( clustering validation index based on sparse feature dissimilarity, CVISFD)进行启发式度量,从而实现对聚类层次的自动选取。 UCI基准数据集的实验结果表明,HABOS有效地提高了聚类准确性和稳定性。     

Ant-Miner算法研究和性能优化

首先阐述了Ant-Miner算法的实现原理,然后从不同角度对Ant-Miner算法进行分析,并针对Ant-Miner算法的不足之处提出了相应的改进和优化方案,最后通过实验证明优化后的算法能达到更好的效果.     

分类算法在中药科研中的应用及其进展

目的 研究分类算法在中药科研中的应用及其进展,为中药领域数据挖掘的相关研究提供有益的参考和借鉴。方法 利用国内知网、万方和维普等作为主要文献检索平台,整理文献建立研究对象文献数据库。结果 从311746篇文献中,整理得到345篇相关文献;分类算法的应用较多集中在中药药性研究、药物分析、药物安全性/毒性、方剂配伍规律和中药功效等５个研究子领域;且人工神经网络算法运用的范围最广,适用于中药科研的多个子领域。结论 分类算法在中药科研中应用种类多,且涵盖的研究范围广;不同数学模型的分类算法均有特色,应当结合中药数据的特点,优选不同的分类算法;通过改进完善传统的分类算法,更有利于充分发挥分类算法在中药传承和创新中的作用。     

基于数据挖掘的分类算法综述

分类算法是数据挖掘中最重要的研究领域之一。通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较,给出了每种算法的特性,为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。     

微粒群算法在分类规则提取中的应用

分类是数据挖掘研究的主要内容之一,将微粒群算法应用于分类中,主要用于分类规则的提取,给出了适用于微粒群算法的分类规则编码,并构造了适应值函数,采用UCI标准数据集进行实验,结果表明算法的有效性。     

一个基于SPRINT的分类算法的实现

在介绍数据挖掘、分类算法有关概念的基础上，介绍了决策树的具体生成算法．为了减少数据量，改进决策树算法实现时的数据结构，详细描述了基于SPRINT(scalable paraUehzable induction of decision trees)分类算法的实现，给出了SPRINT算法的性能评估。     

数据挖掘中决策树分类算法的研究

决策树方法是数据挖掘中一种重要的分类方法,决策树是一个类似流程图的树型结构,其中树的每个内部结点代表对一个属性的测试,其分支代表测试的结果,而树的每个叶结点代表一个类别。通过决策树模型对一条记录进行分类,就是通过按照模型中属性测试结果从根到叶找到一条路径,最后叶节点的属性值就是该记录的分类结果。     

一种基于遗传算法的分类规则挖掘算法

对遗传算法应用于分类规则挖掘问题进行研究,提出一种基于遗传算法和Apriori算法的混合分类规则挖掘算法,该算法的具体方案包括分类规则编码、适应度函数定义以及对进化后的规则的约简方法,最后通过实例仿真证明了该算法的有效性。