版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、群居的昆蟲(chóng)具有很好的群體智能,蟻群算法正是從此仿生學(xué)的機(jī)理中受到啟發(fā)而提出的一種進(jìn)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(fù)雜的問(wèn)題,得到了廣泛的應(yīng)用。本文主要研究應(yīng)用蟻群算法解決數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的分類問(wèn)題。介紹了蟻群算法求解問(wèn)題的優(yōu)越性,分析了當(dāng)前國(guó)內(nèi)外在數(shù)據(jù)挖掘分類任務(wù)解決上的各種算法,從而提出了利用蟻群算法的特點(diǎn)來(lái)解決數(shù)據(jù)挖掘中分類問(wèn)題的有效方法。 對(duì)于分類問(wèn)題,文章分析了當(dāng)前存在的不同的
2、分類方法,如基于決策樹(shù)歸納分類的ID3和C4.5算法、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類的BP算法、基于統(tǒng)計(jì)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(duì)分類規(guī)則的提取來(lái)解決數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)集分類問(wèn)題的,針對(duì)分類問(wèn)題的特點(diǎn)和蟻群算法的正反饋特點(diǎn),提出了分類規(guī)則的自適應(yīng)的挖掘模型及算法ACR。算法中設(shè)計(jì)了合理的螞蟻選擇屬性及屬性分區(qū)的概率公式,以及對(duì)規(guī)則質(zhì)量的衡量等策略的改進(jìn),可以較好的挖掘分類規(guī)則。對(duì)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)的
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于蟻群算法的分類規(guī)則挖掘算法.pdf
- 基于改良蟻群算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類規(guī)則提取.pdf
- 蟻群分類規(guī)則挖掘算法改進(jìn)及遙感分類應(yīng)用.pdf
- 基于改進(jìn)的蟻群算法在分類規(guī)則中的應(yīng)用研究.pdf
- 基于蟻群分類算法的數(shù)據(jù)分類問(wèn)題研究.pdf
- 基于蟻群和粒子群混合算法的分類規(guī)則挖掘研究.pdf
- 蟻群算法在分類規(guī)則挖掘中的應(yīng)用研究.pdf
- 基于蟻群算法的數(shù)據(jù)分類方法研究.pdf
- 基于蟻群算法的遙感影像分類研究.pdf
- 基于蟻群算法的語(yǔ)義網(wǎng)格資源發(fā)現(xiàn)研究.pdf
- 基于混合蟻群算法的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究.pdf
- 基于改進(jìn)蟻群算法的數(shù)據(jù)分類研究.pdf
- 基于蟻群算法的遙感圖像分類研究.pdf
- 基于蟻群算法的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)發(fā)現(xiàn)算法研究.pdf
- 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的分類模型發(fā)現(xiàn)算法研究.pdf
- 基于蟻群分類算法的構(gòu)件檢索方法研究.pdf
- 基于微粒群算法生成分類規(guī)則.pdf
- 基于蟻群算法的參考天空分類優(yōu)化方法研究.pdf
- 基于蟻群算法的TSP優(yōu)化算法.pdf
- 基于蟻群算法的網(wǎng)絡(luò)路由算法.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論