一种不均衡数据的改进蚁群分类算法

来源 :吉林大学学报(理学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：JK0803Tangxu

【摘要】

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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

【作者】

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徐淑坦王朝勇孙延风

【机构】

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吉林大学计算机科学与技术学院,吉林工程技术师范学院应用科学学院

【出处】

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吉林大学学报(理学版)

【发表日期】

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2011年4期

【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 unbalanced data classification Ant-Miner ant c

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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.

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