重庆科技学院学报（自然科学版）
重慶科技學院學報（自然科學版）
중경과기학원학보（자연과학판）
Journal of Chongqing University of Science and Technology(Natural Sciences Edition)
2015年
5期
72-76
,共5页
数据挖掘%关联规则%数值型属性%遗传算法%适应度函数
數據挖掘%關聯規則%數值型屬性%遺傳算法%適應度函數
수거알굴%관련규칙%수치형속성%유전산법%괄응도함수
数值型关联规则挖掘是最优化问题而不是简单的离散问题,在大型数据库中挖掘数值型属性的关联规则具有一定的难度.为解决该问题,提出一种基于改进遗传算法的数据挖掘方法.针对数值型属性和布尔型属性的混合数据,设计一种分类并分界的编码方法;适应度函数采取范围收缩的策略,使属性边界向更精确的方向逼近;在此基础上设计出相应的交叉和变异算法,避免遗传算法的局部收敛和早熟问题;最后通过实例检验该算法的可行性.
數值型關聯規則挖掘是最優化問題而不是簡單的離散問題,在大型數據庫中挖掘數值型屬性的關聯規則具有一定的難度.為解決該問題,提齣一種基于改進遺傳算法的數據挖掘方法.針對數值型屬性和佈爾型屬性的混閤數據,設計一種分類併分界的編碼方法;適應度函數採取範圍收縮的策略,使屬性邊界嚮更精確的方嚮逼近;在此基礎上設計齣相應的交扠和變異算法,避免遺傳算法的跼部收斂和早熟問題;最後通過實例檢驗該算法的可行性.
수치형관련규칙알굴시최우화문제이불시간단적리산문제,재대형수거고중알굴수치형속성적관련규칙구유일정적난도.위해결해문제,제출일충기우개진유전산법적수거알굴방법.침대수치형속성화포이형속성적혼합수거,설계일충분류병분계적편마방법;괄응도함수채취범위수축적책략,사속성변계향경정학적방향핍근;재차기출상설계출상응적교차화변이산법,피면유전산법적국부수렴화조숙문제;최후통과실례검험해산법적가행성.
