基于蚁群算法的分类规则挖掘

来源 :江南大学学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：hezefgj

【摘要】

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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

【作者】

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蒋蕾王士同

【机构】

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江南大学信息工程学院

【出处】

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江南大学学报：自然科学版

【发表日期】

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2008年5期

【关键词】

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蚁群算法分类问题规则发现数据挖掘 ant colony algorithm classification rule discovering data

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目（60773206/F020106）.

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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.

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