基于决策树的协同进化分类算法研究  

Coevolutionary Based on Decision Tree Classification Algorithm

作　　者：姜毅[1] 乐庆玲[2] JIANG Yi,YUE Qing-ling （1 .School of computer, Wuhan University of Science ＆Technology,Wuhan 430081, China;2.School of Information Management Wuhan University,Wuhan 430072, China）

机构地区：[1]武汉科技大学计算机学院,湖北武汉430081 [2]武汉大学信息管理学院,湖北武汉430072

出　　处：《电脑知识与技术》2007年第7期197-198,252,共3页Computer Knowledge and Technology

摘　　要：针对当前分类算法还存在的诸如伸缩性不强、可调性差、缺乏全局优化能力等问题,该文提出了一种有效的用于数据挖掘分类任务的方法——基于决策树的协同进化分类算法。实验结果表明该方法获得了更高的预测准确率,产生了更小的规则集。There are some problems in current classification algorithms,such as limited scalabflity, weak adjustability, low ability to find the most excellent decision tree.A novel classification method for data mining,CoEvolutionary algotithm based on decision tree for Classification,is proposed in this paper.Results show the proposed algorithm can achieve higher predicting accuracy and a smaller number of rules.

关 键 词：数据挖掘 分类 协同进化 决策树 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]