一种基于变异蚁群算法的分类规则挖掘算法  

作　　者：王运林[1] 王晓蜂[1] 

机构地区：[1]上海海事大学信息工程学院,上海200135

出　　处：《电脑知识与技术》2009年第4期2541-2543,共3页Computer Knowledge and Technology

摘　　要：Parepinelli等人提出了基于ACO的分类算法。算法实质上是一种序列覆盖算法：蚁群搜索一个规则，移去它覆盖的样例，再重复这一过程．从而得到共同覆盖样例的一组规则。针对蚁群算法计算时间长的缺点，文章采用了新的启发函数及信息素更斯方法，并引入了精英群交叉变异策略。对两个功用数据的实验及其和Ant—Miner的对比表明，该算法有更强的预测分析能力，能够发现更好的分类规则集？以及形式更简单的规则。实验同时显示该算法有效节约了时间。

关 键 词：蚁群算法 分类规则 精英群交叉变异策略 决策树学习 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]