基于改进Ant-miner算法的分类规则挖掘

为提高基于传统Ant-miner算法分类规则的预测准确性,提出一种基于改进Ant-miner的分类规则挖掘算法。利用样例在总样本中的密度及比例构造启发式函数,以避免在多个具有相同概率的选择条件下造成算法偏见。对剪枝规则按变异系数进行单点变异,由此扩大规则的搜索空间,提高规则的预测准确度。在Ant-miner算法的信息素更新公式中加入挥发系数,使其更接近现实蚂蚁的觅食行为,防止算法过早收敛。基于UCI标准数据的实验结果表明,该算法相比传统Ant-miner算法具有更高的预测准确度。