| 基于组织进化和信息熵的数据驱动分类算法 |
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| 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].重庆邮电大学学报(自然科学版),2009,21(4):512-517. |
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| 作者姓名： | 陶春梅 王洪炼 |
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| 作者单位： | 1. 重庆邮电大学计算机科学与技术学院,重庆,400065;西安电子科技大学电子工程学院,西安,710071
2. 和记奥普泰通信技术有限公司,重庆,400041 |
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| 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.
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| 关 键 词： | 数据挖掘 分类 信息熵 组织进化 组织 进化算法 |
| 收稿时间： | 2009/5/19 0:00:00 |
Data-driven classification algorithm based on organizational evolution and entropy |
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| 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,2009,21(4):512-517. |
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| Authors: | TAO Chun-mei WANG Hong-lian |
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| Institution: | College of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, P. R. China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | data mining classification entropy organizational evolution organization evolutionary algorithm |
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