计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2012年
2期
750-753
,共4页
朴素贝叶斯算法%遗传算法%数据分类%置信度%覆盖度
樸素貝葉斯算法%遺傳算法%數據分類%置信度%覆蓋度
박소패협사산법%유전산법%수거분류%치신도%복개도
针对标准遗传算法的不稳定性、准确性低等问题,为了提高遗传分类算法的稳定性和准确性,基于贝叶斯算法的有关理论,提出一种新的遗传算法分类方法.将初始样本集随机的分成数量相等的几组,通过朴素贝叶斯算法从初始样本集中选出部分“区分度”比较高的样本作为新的样本集,通过改进的遗传算法对选出的新样本集进行处理,从而得到最优分类规则.通过两种算法的组合对数据分类时,使分类的稳定性和准确性得到了明显的改善.仿真实验结果表明,该算法有较高的稳定性和准确性.
針對標準遺傳算法的不穩定性、準確性低等問題,為瞭提高遺傳分類算法的穩定性和準確性,基于貝葉斯算法的有關理論,提齣一種新的遺傳算法分類方法.將初始樣本集隨機的分成數量相等的幾組,通過樸素貝葉斯算法從初始樣本集中選齣部分“區分度”比較高的樣本作為新的樣本集,通過改進的遺傳算法對選齣的新樣本集進行處理,從而得到最優分類規則.通過兩種算法的組閤對數據分類時,使分類的穩定性和準確性得到瞭明顯的改善.倣真實驗結果錶明,該算法有較高的穩定性和準確性.
침대표준유전산법적불은정성、준학성저등문제,위료제고유전분류산법적은정성화준학성,기우패협사산법적유관이론,제출일충신적유전산법분류방법.장초시양본집수궤적분성수량상등적궤조,통과박소패협사산법종초시양본집중선출부분“구분도”비교고적양본작위신적양본집,통과개진적유전산법대선출적신양본집진행처리,종이득도최우분류규칙.통과량충산법적조합대수거분류시,사분류적은정성화준학성득도료명현적개선.방진실험결과표명,해산법유교고적은정성화준학성.
