【摘 要】
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提出了一种基于蚁群算法的分类规则挖掘算法。算法实质上是一种序列覆盖算法:蚁群搜索一个规则,移去它覆盖的样例,再重复这一过程,从而得到共同覆盖样例的一组规则。针对蚁群
【机 构】
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解放军炮兵学院,中国科学院合肥智能机械研究所
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提出了一种基于蚁群算法的分类规则挖掘算法。算法实质上是一种序列覆盖算法:蚁群搜索一个规则,移去它覆盖的样例,再重复这一过程,从而得到共同覆盖样例的一组规则。针对蚁群算法计算时间长的缺点,提出了一种变异算子。对两个公用数据的实验及其与C4.5和Ant-Miner的对比表明,算法能够发现更好的分类规则,包括预测能力更强,有更少规则的规则集,以及形式更简单的规则。实验同时显示变异算子有效节省了计算时间。
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