【摘 要】
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提出一种基于两种群协同进化的分类判定树构造算法,该方法充分利用协同进化的强搜索能力和渐进学习等特点,通过设计两个协同进化的种群:一个表示选择的属性子集,另一个表示如
【基金项目】
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国家自然科学基金，安徽省自然科学基金
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提出一种基于两种群协同进化的分类判定树构造算法,该方法充分利用协同进化的强搜索能力和渐进学习等特点,通过设计两个协同进化的种群:一个表示选择的属性子集,另一个表示如何构造判定树,保证在搜索最优判定树的过程中同时对属性子集选择、判定树的构造进行综合优化,最终获得一个较好的分类判定树.作为实验验证,我们把新算法应用到一个困难的真实问题-胸癌诊断,结果表明了新算法的有效性.和其它算法的实验结果比较,新的分类方法比C4.5和文[1]方法构造出更好的判定树,即去除了多余的属性、具有更高的分类精度.
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