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题名基于遗传算法的特征子集选择
被引量：22
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作者
刘勇国
李学明
张伟
彭军
廖晓峰
吴中福
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机构
重庆大学计算机科学与工程学院
重庆教育学院计算机与现代教育技术系
重庆工业高等专科学校计算机系
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第6期19-20,50,共3页
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基金
重庆市科技计划基金资助项目
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文摘
数据挖掘对象是大型数据库中的海量数据,而数据库中记录包含众多属性,由于其中存在的冗余和不相关属性降低了数据挖掘性能,增加了算法复杂性,因此,特征子集选择问题成为数据挖掘领域中的重要研究课题。该文根据过滤法思想,提出了基于遗传算法的特征子集选择算法,实验证明该算法获得了良好的收敛性和稳定性。
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关键词
数据库
数据挖掘
遗传算法
特征子集选择算法
模拟退火算法
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Keywords
data mining；lv algorithm；feature subset selection；genetic algorithm；simulated annealing algorithm
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于模拟退火遗传算法的贝叶斯分类
被引量：9
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作者
胡为成
程转流
王本年
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机构
铜陵学院计算机系
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第9期219-221,共3页
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基金
安徽省高等学校自然科学基金资助项目(KJ2007B236)
安徽省高等学校自然科学基金资助重点项目(2006kj027A)
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文摘
朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器,但是其属性独立性假设限制了对实际数据的应用。文章提出一种新的算法,该算法为避免数据预处理时的属性约简对分类效果的直接影响,在训练集上通过随机属性选取生成若干属性子集,以这些子集构建相应的朴素贝叶斯分类器,采用模拟退火遗传算法进行优选。实验表明,与传统的朴素贝叶斯方法相比,该方法具有更好的性能。
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关键词
数据挖掘
朴素贝叶斯
模拟退火算法
遗传算法
属性约简
适应度函数
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Keywords
data mining
Nai＇ve Bayesian
simulated annealing algorithms
genetic algorithms
feature reduction
Fitness function
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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