分类规则挖掘算法综述

分类规则挖掘是数据挖掘中一个重要的研究领域.通过介绍当前数据挖掘中具有代表性的分类算法,总结了各种算法的优缺点,给出了分类算法的应用以及分类算法面临的挑战,并对分类算法的发展方向进行了展望,为使用者选择算法或研究者改进算法提供了借鉴.     

基于改进蚁群算法的分类规则挖掘

数据分类是数据挖掘中的一个重要课题,研究各种高效的分类算法是数据挖掘的重要问题之一.本文将蚁群算法与分类规则抽取问题相结合,提出了一种基于蚁群算法的具有自适应和变异杂交特征的分类规则挖掘方法,自适应地调整信息素增量,在规则构造中进行杂交变异,有效地节省了计算时间,并优化了生成的分类规则.实验结果表明:该算法可以有效克服停滞,提高搜索效率,有效地挖掘出简洁分类规则.