【摘 要】
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针对数据挖掘领域分类问题的特点,提出了基于多神经树集成的分类模型(CMBNTE).该模型利用改进遗传规划算法和粒子群算法,实现单个神经树模型的优化;借鉴集成学习思想,将多个
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针对数据挖掘领域分类问题的特点,提出了基于多神经树集成的分类模型(CMBNTE).该模型利用改进遗传规划算法和粒子群算法,实现单个神经树模型的优化;借鉴集成学习思想,将多个神经树模型组合成最终的分类模型.在6个UCI数据集上的实验结果表明,该模型能较好地解决分类问题,尤其适用于多分类属性的复杂分类问题.
In view of the characteristics of classification in the field of data mining, a classification model based on multi-nerve tree integration (CMBNTE) is proposed. The model uses improved genetic programming and particle swarm optimization to optimize single neural tree model. Neural network model to final classification model.Experimental results on six UCI datasets show that the model can solve the classification problem well and is especially suitable for the complex classification of multi-classification attributes.
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