一種改進(jìn)的遺傳算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用研究.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘又稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)，即從大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中尋找隱藏于數(shù)據(jù)之中的未知的但又是潛在的、有用的關(guān)系和模式，它能夠自動分析數(shù)據(jù)和進(jìn)行歸納性推理。目前，數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)在很多行業(yè)的決策支持中起到關(guān)鍵的作用，尤其是隨著數(shù)據(jù)量的不斷增大，利用傳統(tǒng)的遺傳算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘已經(jīng)不能很好的滿足需求，為此，需要不斷探尋新的、效率更高的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法?；谝陨峡紤]，本文希望通過對傳統(tǒng)的遺傳算法進(jìn)行改進(jìn)，并將其應(yīng)用到數(shù)據(jù)庫中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，以提

2、高關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的效率。
　　 本文創(chuàng)新性的工作是:將模擬退火算法與遺傳算法結(jié)合使用，利用模擬退火算法的優(yōu)點避免了遺傳算法容易陷入局部最優(yōu)的缺點，形成了模擬退火遺傳算法;然后把該算法應(yīng)用到關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，在設(shè)計算法中提出了一種新的適應(yīng)度函數(shù)，并利用自適應(yīng)交叉和變異算子。通過該算法既能找到高支持度、高置信度的關(guān)聯(lián)規(guī)則又能找到正相關(guān)的關(guān)聯(lián)規(guī)則。
　　 在實驗部分，本文采用的是加州大學(xué)歐文分校(University of Cal