基于蟻群算法的分類規(guī)則發(fā)現(xiàn).pdf

1、群居的昆蟲具有很好的群體智能，蟻群算法正是從此仿生學的機理中受到啟發(fā)而提出的一種進化算法或元啟發(fā)(metaheuristic)算法。它可以很好地解決并優(yōu)化許多復雜的問題，得到了廣泛的應用。本文主要研究應用蟻群算法解決數據挖掘領域中的分類問題。介紹了蟻群算法求解問題的優(yōu)越性，分析了當前國內外在數據挖掘分類任務解決上的各種算法，從而提出了利用蟻群算法的特點來解決數據挖掘中分類問題的有效方法。 對于分類問題，文章分析了當前存在的不同的

2、分類方法，如基于決策樹歸納分類的ID3和C4.5算法、基于人工神經網絡分類的BP算法、基于統(tǒng)計的貝葉斯分類方法，以及基于蟻群算法的分類模型及算法如Ant-Miner等等。這些都是針對分類規(guī)則的提取來解決數據庫中數據集分類問題的，針對分類問題的特點和蟻群算法的正反饋特點，提出了分類規(guī)則的自適應的挖掘模型及算法ACR。算法中設計了合理的螞蟻選擇屬性及屬性分區(qū)的概率公式，以及對規(guī)則質量的衡量等策略的改進，可以較好的挖掘分類規(guī)則。對標準數據庫的