【摘 要】
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提出了一种有效的用于数据挖掘分类任务的方法———组织协同进化分类算法 (OrganizationalCoEvolution aryalgorithmforClassification ,OCEC) ,与现有遗传分类方法的运行机
【机 构】
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西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(6 0 1330 10)资助
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提出了一种有效的用于数据挖掘分类任务的方法———组织协同进化分类算法 (OrganizationalCoEvolution aryalgorithmforClassification ,OCEC) ,与现有遗传分类方法的运行机制不同 ,它的进化操作直接作用于数据而不是规则 ,进化结束后再从各组织中提取规则 ,这样有利于避免在进化过程中产生无意义的规则 .提出了三种组织进化算子———增减算子、交换算子与合并算子和一种组织选择机制 ,给出了属性重要度的进化方式并基于此定义了组织适应度 .作者将算法用于UCI数据集 ,并与现有的基于遗传和非遗传的分类方法进行了比较 .实验结果表明该文方法获得了更高的预测准确率 ,产生了更小的规则集 ;对同一数据集进行k 次交叉验证 ,其预测准确率的波动较小 ,因此本文算法具有更加稳定的性能
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