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基于组织进化和信息熵的数据驱动分类算法
引用本文:陶春梅,王洪炼.基于组织进化和信息熵的数据驱动分类算法[J].重庆邮电学院学报(自然科学版),2009,21(4):512-517.
作者姓名:陶春梅  王洪炼
作者单位:重庆邮电大学计算机科学与技术学院;西安电子科技大学电子工程学院;和记奥普泰通信技术有限公司;
基金项目:国家自然科学基金资助(60773113)
摘    要:提出了一种分类算法---基于组织进化和信息熵的数据驱动分类算法(a data-driven classification algorithm based on organizational evolution and entropy,DDCAOEE),与已有进化算法的运行机制不同,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。根据分类问题的特点,设计了信息系统的组织,提出了3种进化算子和一种组织选择机制,给出了基于信息熵的属性重要度的进化方式,并基于此定义了组织适应度函数,最后,将算法用于6个试验数据集,并与现有的2个分类方法(Ant-Miner和CN2)进行了比较,实验结果表明,该方法获得了更高的预测准确率,产生了更小的规则集。

关 键 词:数据挖掘  分类  信息熵  组织进化  组织  进化算法  

Data-driven classification algorithm based on organizational evolution and entropy
TAO Chun-mei,WANG Hong-lian.Data-driven classification algorithm based on organizational evolution and entropy[J].Journal of Chongqing University of Posts and Telecommunications(Natural Sciences Edition),2009,21(4):512-517.
Authors:TAO Chun-mei    WANG Hong-lian
Institution:1.College of Computer Science and Technology;Chongqing University of Posts and Telecommunications;Chongqing 400065;P.R.China;2.School of Electronic Engineering;Xidian University;Xi'an 710071;3.Hutchison Opeel Telecom Technology Co.;Ltd;Chongqing 400041;P.R.China
Abstract:A dada-driven classification algorithm based on organizational evolution and entropy(DDCAOEE)was proposed.Different from the available evolutionary algorithms,the DDCAOEE uses a bottom-up search mechanism and this method can avoid generating meaningless rules during the evolutionary process.The organizations of information systems were constructed,and three evolutionary operators and a selection mechanism based on entropy were presented.An evolutionary method was devised for determining the significance of ...
Keywords:data mining  classification  entropy  organizational evolution  organization  evolutionary algorithm  
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