华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2006, Vol. 34 ›› Issue (6): 69-73.

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基于共同进化计算的分类规则算法

阂华清1 卢炎生1 蒋晓宇2   

  1. 1.华中科技大学 计算机科学与工程学院,湖北 武汉 430074;2.华南理工大学 计算机科学与工程学院,广东 广州 510640
  • 收稿日期:2005-10-17 出版日期:2006-06-25 发布日期:2006-06-25
  • 通信作者: 闵华清(1956-),男,在职博士生,华南理工大学教授,主要从事人工智能、Web数据库方面的研究. E-mail:hqmin@scut.edu.cn
  • 作者简介:闵华清(1956-),男,在职博士生,华南理工大学教授,主要从事人工智能、Web数据库方面的研究.
  • 基金资助:

    广东省重点科技攻关项目(2003C101007);香港政府2005年粤港关键领域重大基金资助项目(GHs/054/04)

Algorithm of Classification Rules Based on Co-Evolution Computation

Min Hua-qing1  Lu Yan-sheng1  Jiang Xiao-yu2   

  1. 1.College of Computer Science,Huazhong Univ.of Science and Tech.,Wuhan 430074,Hubei,China;2.College of Computer Science and Engineering,South China Univ.of Tech.,Guangzhou 510640,Guangdong,China
  • Received:2005-10-17 Online:2006-06-25 Published:2006-06-25
  • Contact: 闵华清(1956-),男,在职博士生,华南理工大学教授,主要从事人工智能、Web数据库方面的研究. E-mail:hqmin@scut.edu.cn
  • About author:闵华清(1956-),男,在职博士生,华南理工大学教授,主要从事人工智能、Web数据库方面的研究.
  • Supported by:

    广东省重点科技攻关项目(2003C101007);香港政府2005年粤港关键领域重大基金资助项目(GHs/054/04)

摘要: 为提高分类挖掘的准确度,在分析ID3,CA.5和进化算法(Ec)的基础上,设计了两个共同进化的种群分别表示选择的属性子集和分类规则子集,提出基于共同进化计算的分类规则算法(CRCEC),并构建CRCEC算法的适应度评价函数.用4个加利福尼亚大学Irvine分校的数据集对CRCEC,ID3,C4.5和Ec算法进行测试比较,结果表明CRCEC算法分类准确度高,可以得到简洁的、可理解性强的规则.最后给出了CRCEC算法在公路车辆征费分类预测系统中的一个应用实例.

关键词: 数据挖掘, 分类规则, 共同进化计算

Abstract:

In order to improve the accuracy of classified mining,the ID3,C4.5 and EC(Evolution Computation) algorithms are analyzed,and two co-evolution populations are designed to respectively describe the attribute set an the classification rule set.The algorithm of the classification rules based on the co-evolution computation f CRCEC) and its fitness function are then proposed.Moreover,a comparison among EC,ID3,C4.5 and CRCEC algorithms
is carried out using four datasets of University of California.Irvine.The results show that the proposed CRCEC al.gorithm is of high accuracy and helps obtain rules that are simple and easy to understand.The proposed algorithm is finally applied to the predictive system of highway charge as an application example.

Key words: data mining, classification rule, co-evolution computation