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81.
基于免疫遗传算法的粗糙集属性约简算法 总被引:1,自引:0,他引:1
属性约简是粗糙集理论中一个重要的研究课题,为了有效获取属性最小相对约简,提出了一种基于免疫遗传算法的粗糙集属性约简算法。该算法将免疫算法和遗传算法结合,并将核引入免疫遗传算法的初始抗体群来提高算法的性能,依照决策属性对条件属性的依赖度,并结合抗体浓度,能维持进化过程中个体的多样性,从而提高了算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优。实验证明该算法能够快速得到相对最小约简。 相似文献
82.
数据聚类是数据挖掘中的重要研究内容。现实世界中的数据往往同时具有连续属性和离散属性,但现有大多数算法局限于仅处理其中一种属性,而对另一种采取简单舍弃的办法丢失聚类信息和降低聚类质量。一些能处理混合属性的算法又往往处理的属性过多,导致计算量的大增。提出了一种基于BIRCH算法的混合属性数据的聚类算法;在UCI数据集上的实验表明,文中提出的算法具有较好的性能。 相似文献
83.
遗传算法是数据挖掘中一种重要的分类挖掘算法,但简单的遗传算法具有很大的随机性,出错率较高,难以满足数据挖掘的需要。为此,提出一种基于遗传算法和Apriori的分类挖掘算法——GAA。从编码设计、适应度函数、遗传算子的设计方面进行讨论和分析,结合一个具体实例进行应用,结果表明算法在代数较少情况下,可有效提高分类的准确性,具有一定的应用价值。 相似文献
84.
不完备信息系统中的属性约简是粗集理论应用的难点。通过引入信息熵和条件信息熵,对信息系统中属性的必要性进行了定义,提出了一种基于条件信息熵的属性约简启发式算法。通过引入相对正域,有效地解决了不一致系统属性约简过程中产生的冗余属性问题,并分析了该算法的时间复杂度。最后,通过实例说明该算法能得到不完备决策表的最小相对约简。 相似文献
85.
支持向量机是最有效的分类技术之一,具有很高的分类精度和良好的泛化能力,但其应用于大型数据集时的训练过程还是非常复杂。对此提出了一种基于单类支持向量机的分类方法。采用随机选择算法来约简训练集,以达到提高训练速度的目的;同时,通过恢复超球体交集中样本在原始数据中的邻域来保证支持向量机的分类精度。实验证明,该方法能在较大程度上减小计算复杂度,从而提高大型数据集中的训练速度。 相似文献
86.
87.
基于粗糙集和小生境遗传算法的层次聚类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
目前大部分聚类算法都面向数值属性,针对符号属性的则比较少.提出了一种新的聚类算法 RNGADHCA,该算法将基于共享机制的小生境遗传算法运用到分裂式层次聚类算法中,并用粗糙集的思想来定义遗传算法的适应度函数,实验表明,该算法在面向符号属性进行聚类时能取得较好的聚类效果. 相似文献
88.
宁波梅墟片区包括梅墟工业区、梅墟镇驻地和周围村庄.梅墟工业区最初成立于20世纪90年代初期,地处宁波市东部、科技园区内,位于宁波市新的城市发展总体规划的中心区域,全区总面积4.2平方公里,辖有12个建制村、1个居民委员会,截至2002年底,共有总人口10621人,外来民工10000人. 相似文献
89.
90.
分类是数据挖掘中重要的研究课题。文章介绍了SPRINT分类算法。为了提高该算法在海量数据库中分类的总体效率,笔者提出了两种处理离散属性的新方法,这些方法能明显减少求最佳分割点的运算量,提高算法的执行速度。 相似文献