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1、分類是從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中找出一個(gè)類別的概念描述,依據(jù)概念描述來(lái)建立分類模型,并用該模型預(yù)測(cè)未知數(shù)據(jù)的類別。作為數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要分支,它在商業(yè)、醫(yī)學(xué)、軍事等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。目前常見(jiàn)的分類方法有決策樹(shù)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、粗糙集、模糊集和支持向量機(jī)等。微粒群算法作為進(jìn)化算法的一種,有其自身的獨(dú)特性,其概念簡(jiǎn)單,易于實(shí)現(xiàn),在很多領(lǐng)域中都被廣泛應(yīng)用。本文將微粒群算法應(yīng)用于連續(xù)屬性分類問(wèn)題進(jìn)行分類規(guī)則的提取。 由于微粒群算法的優(yōu)化
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