基于增量式遗传算法的分类规则挖掘

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1、东南大学硕士学位论文基于增量式遗传算法的分类规则挖掘姓名：邢乃宁申请学位级别：硕士专业：计算机应用指导教师：孙志挥2000.10.1臻于增量式遗传算法的分类规则挖掘摘要Y388552铀于决策支持的需要，从数据库海量数据中有效地发现高层次的信息变得十分重要。数据挖掘技术就是为了解决该问题应运而生的。数据分类是数据挖掘的一个重要方法。数据分类是通过分析训练集数据，产生关于类别的精确描述或模式，这种类描述可以用来对未来的数据进行分类，有着广泛的应用前景。分类的方法有多种，不同的方法针对不同的数据特点，。)本文对决策树方法、粗集方法、朴素贝叶斯方法的实现技术及特点进行了讨

2、论并重点研究了如何用遗传算法实现分类规则提取的问题。遗传算法是一种基于生物进化论和分子遗传学的全局随机搜索算法。本论文工作针对遗传算法实现技术的关键，并结合数据挖掘中分类规则挖掘问题的具体情况，提出了遗传算法中确定各种参数及操作的具体方案，从而实现了基于遗传算法的分类规则挖掘。在此基础上，针对数据挖掘对知识更新和维护的要求，进一步研究了增量式遗传算法的实现技术，并将其应用于分类规则挖掘问题，实现了基于增量式遗传算法的分类规则挖掘，并证明了该算法的有效性。本文实现的基于增量式遗传算法的分类规则挖掘系统包括数据预处理模块、基于模糊集理论的数据离散化模块、分类规则约简模

3、块，因此挖掘的结果易于理解，算法的可使用性广。关键字：数据挖掘、数据分类、分类规则、遗传算法、增量式遗传算法、数据离散化、分类规则约简第1页基于增量式遗传算法的分类规则挖掘AnIncrementalGeneticAlgorithmBasedDataMiningMethodforDiscoveringClassificationRulesABSTRACTWiththeneedofdecision-making．itbecomesmoreandmoreimportanttofindawaytodiscoverusableinformationfromlargedata

4、baseefficientlyandeffectively．Dataminingtechnologyisane衔cientsolutiontothisproblem．Dataclassificationisoneofthemostimportantmethodsofdatamining，itistoanalyzethetrainingdataanddevelopanaccuratedescriptionoramodelforclass．Suchclassdesertptionsarethenusedtoclassifyfuturedata．Thusthistech

5、nologyhasabrightfutureofapplication．111ereareseveralmethodsforclassifying．differentmethodfitsfordifferentdata．Tllispaperdiscusstherealizationtechnologyandthecharacterofdecision—treebasedmethod，roughsetbasedmethod，naa'veBayesianmethodandfocusedontheproblemofhowtogetclassificationrulesw

6、ithgeneticalgorithm．GeneticAlgorithmisalloverallrandomsearchingmethodbasedonthetheoryofevolutionandmoleculargenetics．Inthispaperwestudythekeytechnologytotheimplementationofgeneticalgorithmandputforwardaparticularschemeofhowtodeterminetheparametersandoperationswhencombinedwiththeproble

7、moffindingclassificationrulesindatamining．nlispaperalsoful'therthestudyofincrementalgeneticalgorithmaswellasitsapplicationintheclassification-rulemin／ngprobleminordertosolvetheproblemofknowledgerenewandmaintenance．Weimplementaclassificationruleminingsystembasedonthisincrementalgenetic

8、algor