首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于蚁群优化的分类规则挖掘方法
引用本文:束建华,倪志伟,杨善林.基于蚁群优化的分类规则挖掘方法[J].广西师范大学学报(自然科学版),2007,25(4):18-23.
作者姓名:束建华  倪志伟  杨善林
作者单位:1. 合肥工业大学,计算机与信息学院,安徽,合肥,230009;安徽理工大学,数理系,安徽,淮南,232001
2. 合肥工业大学,管理学院,安徽,合肥,230009
基金项目:国家自然科学基金子基金重点项目基金资助(70631003),安徽省教育厅科研基金资助项目(2006sk010)
摘    要:蚁群优化是人工智能领域中群体智能分支之一,已成功地应用于复杂优化问题的求解,但其在知识发现领域的应用还是一个新的研究课题。在此提出一种新的基于蚁群优化的分类规则挖掘方法,先利用蚁群算法通过对属性约简简化数据集,再使用蚁群算法进行分类规则的挖掘,并用新的规则剪枝方法,提高了分类算法的效率和准确率。实验表明该方法是有效的。

关 键 词:群体智能  蚁群算法  分类  属性约简  规则剪枝
文章编号:1001-6600(2007)04-0018-06
收稿时间:2007-06-19

Mining Classification-Rule Method Based on Ant Colony Optimization Algorithm
SHU Jian-hua,NI Zhi-wei,YANG Shan-lin.Mining Classification-Rule Method Based on Ant Colony Optimization Algorithm[J].Journal of Guangxi Normal University(Natural Science Edition),2007,25(4):18-23.
Authors:SHU Jian-hua  NI Zhi-wei  YANG Shan-lin
Abstract:Ant Colony Optimization(ACO) is a branch of a newly developed form of artificial intelligence called swarm intelligence.It has shown its performance in solving complex optimization problems.But it is still a new research topic in Knowledge Discovery in Database(KDD).This paper proposes a new method based on ACO of mining classification rule from categorical database.Firstly,it uses ACO to attribute reduction for minimizing dataset.Then it uses ACO to discover classification rule and redefine a new pruning procedure.Hence there are better efficiency and higher classification accuracy.The experiment shows that the proposed method is effective.
Keywords:swarm intelligence  ACO  classification  attribute reduction  rule pruning
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号