基于增量式遺傳算法的粗糙集分類規(guī)則挖掘

何　明　馮博琴　馬兆豐　傅向華

摘要：從規(guī)則獲取和優(yōu)化兩個(gè)方面研究了基于遺傳算法(GA)的增量式粗糙集分類規(guī)則挖掘方法．通過研究決策表和決策規(guī)則系數(shù)，建立了基于粗糙集表示和度量的知識(shí)理論，將GA和粗糙集分類規(guī)則挖掘算法相結(jié)合，在保持原有知識(shí)完備的前提下，利用GA對(duì)以增量形式獲得的分類規(guī)則進(jìn)行優(yōu)化，獲取最優(yōu)分類規(guī)則．試驗(yàn)結(jié)果表明，執(zhí)行增量式GA所需時(shí)間較執(zhí)行一般GA所需時(shí)間要少，可有效完成分類規(guī)則優(yōu)化的任務(wù)，同時(shí)還可提高分類的精度，使分類結(jié)果具有更好的可理解性．關(guān)鍵詞：粗糙集；數(shù)據(jù)挖掘；增量式遺傳算法；分類規(guī)則中圖分類號(hào)：TPl8文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：0253—987X(2004)06—0579—04