遗传算法在分类规则挖掘中的应用与优化研究

"基于遗传算法的分类规则挖掘研究" 本文深入探讨了基于遗传算法的分类规则挖掘方法，主要针对数据挖掘和知识发现的重要分支——分类规则的构建。遗传算法作为一种优化工具，被广泛应用于解决复杂问题，尤其在处理数据挖掘中的分类规则提取时，能够有效寻找潜在的模式和规律。 首先，文章介绍了数据挖掘的基础理论，包括其核心概念、目标和主要任务。数据挖掘是通过分析大量数据，从中提取出有用信息和知识的过程，它结合了数据库技术、统计学、机器学习和人工智能等多个领域的技术。分类规则挖掘作为数据挖掘的一部分，旨在通过学习训练样本，构建出能够准确预测类别归属的规则，这些规则应具备高度的准确性和可解释性。 其次，文章详细阐述了遗传算法的基本原理，遗传算法模仿生物进化过程，通过选择、交叉和变异等操作来优化解决方案。然而，简单的遗传算法常常面临早熟收敛的问题，即过早地达到局部最优而忽视全局最优解。为了解决这一问题，作者引入了“非随机初始种群”和“均匀算子”的概念，设计了一种基于非随机初始种群的遗传算法，用于分类规则的挖掘。这种改进策略有助于避免算法过早收敛，增加搜索的多样性，从而提高规则的质量。 接着，论文进一步探讨了多目标遗传算法在分类规则挖掘中的应用。多目标遗传算法考虑多个优化目标，可以同时优化规则的准确性和可理解性。通过实证研究，使用乳腺癌和皮肤病数据集验证了基于非随机初始种群遗传算法的性能，然后用adult数据集和ZOONO数据集测试了基于多目标遗传算法的分类规则挖掘算法。实验结果显示，这些算法有效地避免了遗传算法陷入局部最优的陷阱，提高了挖掘速度，且生成的分类规则更易于理解和应用。 关键词：数据挖掘；遗传算法；分类规则；均匀算子；多目标遗传算法 这篇硕士学位论文展示了遗传算法在分类规则挖掘中的创新应用，不仅提升了挖掘效率，还增强了规则的实用性和可理解性，对于理解和应用数据挖掘技术具有重要的理论和实践价值。