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一种基于GAAA算法的决策树优化算法
  • ISSN号:1672-9722
  • 期刊名称:《计算机与数字工程》
  • 时间:0
  • 分类:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]福建船政交通职业学院,福州350007
  • 相关基金:国家科技型中小企业技术创新基金(编号:11C26213502126); 福建省教育厅科技项目(编号:JA114145); 福建船政交通职业学院科研基金项目(编号:KY1109)资助
作者: 陈自力[1]
中文摘要:

决策树是一种比较有效的数据挖掘方法,缺点是当训练集数据属性很多时,构建的决策树的规模会随着属性个数增加而增长。论文从GAAA算法的角度,提出一种动态融合的方法,确定最佳融合时刻。实验结果表明该算法可以有效克服停滞,提高搜索效率,有效地挖掘出最优的分类规则集。

英文摘要:

The decision tree is an effective data mining methods.The disadvantage is that when the attributes of training set data are more,the size of the constructed decision tree will grow with the increase of the number of attributes.This paper proposed a dynamic integration from the perspective of GAAA Algorithm to determine the optimum integration time.The experimental results show that the algorithm can effectively overcome stagnation,improve search efficiency and effectively mine the optimal classification rule set.

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期刊信息
  • 《计算机与数字工程》
  • 主管单位:中国船舶重工集团公司
  • 主办单位:中船重工集团公司七院第七0九研究所
  • 主编:王小非
  • 地址:武昌74223信箱
  • 邮编:430074
  • 邮箱:jssg@chinajournal.net.cn
  • 电话:027-87534308 87534205
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-9722
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1372/TP
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  • 国内外数据库收录:
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