基于多標記激活算法和遺傳算法的數(shù)據(jù)挖掘研究.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘是近年來興起的一個新的研究領域，是當今數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)研究和應用領域內的一個熱點。關聯(lián)規(guī)則挖掘和聚類是數(shù)據(jù)挖掘的重要模式，在聚類的結果上進行深入的關聯(lián)規(guī)則挖掘，可以發(fā)現(xiàn)個體表現(xiàn)的數(shù)據(jù)特征與個體具備的因素間的關系。遺傳算法具有優(yōu)秀的魯棒性和全局尋優(yōu)能力，已越來越多的被應用到關聯(lián)規(guī)則挖掘中。但是遺傳算法的“早熟”現(xiàn)象和后期收斂速度下降的問題嚴重影響了關聯(lián)規(guī)則挖掘的效率。因此，將遺傳算法進行改進，并將其與聚類算法有效地結合，對關聯(lián)規(guī)則挖掘效

2、率的提高有著重要的意義。由于遺傳算法的所有操作都是基于實際變量的編碼進行的，將編碼矩陣化使得遺傳算法與聚類算法的結合成為可能，所以提出一種有效的基于矩陣的聚類算法是十分必要的。
　　本文研究了數(shù)據(jù)挖掘、關聯(lián)規(guī)則和遺傳算法的基本原理，分析了多標記傳播聚類算法的執(zhí)行過程，在多標記思想的基礎上，提出了一種基于加權矩陣的聚類算法--多標記激活聚類算法，并通過仿真分析了算法的性能。同時，本文研究了傳統(tǒng)遺傳算法，對其做出了如下改進：首先，提出

3、了利用多標記激活聚類算法的結果智能確定支持度閾值的方法，并在此基礎上改進了適應度函數(shù)；其次，結合生物的免疫機制，引入了個體免疫力的概念，提出并設計了抗體算子；最后，利用抗體算子對傳統(tǒng)遺傳算法中遺傳操作的交叉算子和變異算子進行了改進。本文將改進的遺傳算法應用到關聯(lián)規(guī)則挖掘中，通過仿真驗證了算法的可行性和有效性。
　　仿真結果表明，本文提出的多標記激活算法性能更加優(yōu)越，本文改進的遺傳算法有效地提高了最優(yōu)解精度和求解準確率，加快了收斂速