【摘 要】
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为提高基于传统Ant-miner算法分类规则的预测准确性，提出一种基于改进Ant-miner的分类规则挖掘算法。利用样例在总样本中的密度及比例构造启发式函数，以避免在多个具有相同概率
【机 构】
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华南师范大学计算机学院,中山大学计算机科学系
【基金项目】
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教育部博士点新教师基金资助项目（20090171120003）
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为提高基于传统Ant-miner算法分类规则的预测准确性，提出一种基于改进Ant-miner的分类规则挖掘算法。利用样例在总样本中的密度及比例构造启发式函数，以避免在多个具有相同概率的选择条件下造成算法偏见。对剪枝规则按变异系数进行单点变异，由此扩大规则的搜索空间，提高规则的预测准确度。在Ant-miner算法的信息素更新公式中加入挥发系数，使其更接近现实蚂蚁的觅食行为，防止算法过早收敛。基于UCI标准数据的实验结果表明，该算法相比传统Ant-miner算法具有更高的预测准确度。
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