期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]东北大学信息科学与工程学院,沈阳110004 [2]大连民族学院非线性信息技术研究所,大连116600 [3]沈阳理工大学信息与工程学院,沈阳110168
基 金:高校优秀青年教师资助计划项目;国家自然科学基金资助项目(69974008);辽宁省自然科学基金资助项目(20021069)
年 份:2005
卷 号:31
期 号:20
起止页码:107-109
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号:2005479497236)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊
摘 要:将粒子群算法应用于数据分类,给出了适用于粒子群算法的分类规则编码,构造了新的分类规则适应度函数来更准确的提取规则集,并通过修改粒子位置更新方程使粒子群算法适于解决分类规则挖掘问题,进而实现了基于粒子群算法的分类器设计。该文进一步用UCI基准数据集对作者提出的粒子群分类器进行了测试,并将几种不同速度与位置更新策略的粒子群算法分类器与遗传算法分类器进行对比,实验结果表明,这种粒子群分类器是一种有效、可行的分类器设计方案。
关 键 词:数据挖掘 粒子群 分类器 分类规则
分 类 号:TP18]
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