【摘 要】
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遗传算法主要是通过算子选择把当前群体中的优良模式遗传到下一代种群中,通过交叉算子完成模式重组,通过变异算子完成模式突变.在完成这些遗传操作之后,比较差的模式就会被淘
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遗传算法主要是通过算子选择把当前群体中的优良模式遗传到下一代种群中,通过交叉算子完成模式重组,通过变异算子完成模式突变.在完成这些遗传操作之后,比较差的模式就会被淘汰,从而留下的就是比较好的模式,接着就向最优解靠近.随着信息技术飞速发展,数据挖掘,成为数据库研究领域中的一个重要的分支,考虑到关联规则,数据挖掘中算法的局限性,在技术划分急于技术划分,从而提出了基于遗传算法的关联规则数据挖掘模型,数据挖掘中比较重要的方法就是分类,分类模型发现的方法之一就是决策树,目前该方法已取得重大成就,但是在构造决策树的过程之中选择了贪心算法,从而导致的决策树规模过大,过分拟合等不足,为了解决这个问题,本文提出了基于遗传算法和关联规则算法混合的分类方法.
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