图书介绍
协同演化算法及其在数据挖掘中的应用PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 董红斌，贺志著 著
- 出版社： 水利水电出版社
- ISBN：9787508456881
- 出版时间：2008
- 标注页数：184页
- 文件大小：16MB
- 文件页数：194页
- 主题词：算法－应用－数据采集
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图书目录
第1章 绪论1
1.1演化算法概述1
演化算法的起源1
演化算法的应用领域4
演化算法的发展趋势5
1.2演化算法的基本原理5
生物学基础5
演化算法与最优化6
演化算法的一般框架7
没有免费午餐定理8
1.3协同演化算法研究现状8
协同进化论8
演化博弈论10
协同演化算法设计14
协同演化算法的应用17
第2章 数据挖掘和关联规则19
2.1数据挖掘19
数据挖掘的定义和过程19
挖掘的数据形式20
数据挖掘的功能21
2.2关联分析22
关联规则的定义22
关联规则挖掘的问题23
2.3聚类分析24
聚类分析的意义24
聚类分析的概念25
聚类分析的算法26
2.4遗传算法在规则发现中的应用27
个体表示28
算子29
种群初始化31
适应度31
分类规则发现和关联规则发现的不同32
第3章 基于混合策略的协同演化算法34
3.1引言34
3.2混合策略协同演化规划的基本思想35
概率分布函数的性能35
混合策略协同演化规划框架37
3.3求解函数优化问题的MSCEP算法38
3.4实验结果和分析41
实验结果41
实验分析49
3.5小结49
第4章 求解约束优化问题的混合策略演化算法55
4.1引言55
4.2求解约束优化问题的基本思想56
约束优化问题56
约束比较规则57
4.3求解约束优化问题的CMSEP算法57
4.4实验结果和分析59
实验结果59
结果分析63
4.5小结64
第5章 求解多目标优化问题的混合策略演化算法69
5.1引言69
5.2相关工作69
关键技术69
研究现状71
5.3求解多目标优化问题的基本思想72
多目标优化问题72
强度Pareto优化的基本思想72
5.4混合策略的ParetO演化规划74
5.5实验结果和分析74
测试函数74
结果分析76
5.6小结76
第6章 兴趣度量的优化78
6.1关联规则的兴趣度量78
兴趣度量的目的78
兴趣度量的分类79
6.2发现度量约束下的规则85
6.3发现基于残差的最优相关规则86
残差分析87
互信息量89
用遗传算法发现优化相关规则GADCR90
6.4实验93
人工数据集上的实验结果93
真实数据集上的实验结果96
6.5小结97
第7章 数据集的优化98
7.1离散化简介98
有监督和无监督离散化100
一元与多元离散化103
MVD104
7.2一种基于聚类的无监督多元离散化方法EMVD-BDC105
动机105
EMVD-BDC107
7.3MVD的一种优化算法OMVD111
最大支持度差异（MSD）112
用遗传算法优化MSD列表112
7.4实验113
人工数据集上的实验113
真实数据集上的实验115
7.5小结122
第8章 规则形式的简化126
8.1最优关联规则的简介126
问题的提出和定义126
发现最优置信度规则的经典算法：FOCR126
其他算法127
8.2发现最优interest规则128
问题的定义128
发现最优interest规则的算法FOIR129
8.3发现最优相对密度规则134
密度度量134
相对密度度量135
最优相对密度规则的发现算法FORDAR136
8.4实验139
人工数据集上的实验139
真实数据集上的实验142
8.5小结147
第9章 基于混合策略的演化聚类算法149
9.1引言149
9.2模糊C均值聚类150
模糊C均值聚类算法150
模糊权和有效性函数150
9.3混合策略演化聚类算法152
9.4实验结果和分析153
人工数据集和真实数据集153
有效性指标实验分析155
算法性能分析156
参数选择161
9.5小结161
第10章 总结163
参考文献166