预览加载中,请您耐心等待几秒...
1/2
2/2

在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

一种基于遗传算法的连续属性离散化方法 随着数据挖掘和机器学习技术的不断发展,连续属性离散化逐渐成为了数据预处理的重要环节。在实际应用中,连续属性离散化可帮助我们在处理连续型的属性时,将连续型属性离散化为离散型属性,便于进行机器学习和数据挖掘。本篇论文将介绍一种基于遗传算法的连续属性离散化方法,首先对遗传算法进行简要介绍,然后介绍该算法的具体实现方法,最后通过实验验证该算法的有效性。 一、遗传算法简介 遗传算法是一种新兴的优化算法,利用自然进化的方式来搜索问题的最优解。其基本原理是通过模拟种群进化寻找最优解,包括遗传算子、选择算子、交叉算子和变异算子四个部分。 遗传算子:遗传算子是模拟基因的自然遗传过程,包括交叉和变异两种操作。交叉操作模拟了两个个体之间染色体的配对并产生子代染色体的过程;变异操作则是对个体基因的一点突变,引入新的基因变异和个体多样性。 选择算子:选择算子是对个体进行筛选和评估,确定哪些个体能够遗传到下一代。通常采用轮盘赌算法、锦标赛算法等。 交叉算子:交叉算子是指将两条染色体的基因交叉形成新的染色体,也是遗传算法中最重要的操作之一。 变异算子:变异算子是指对遗传个体基因进行微小的变异。 二、基于遗传算法的连续属性离散化方法 对于连续型属性,我们通常可以采用离散化的方式将其转化为离散型属性,并采取不同的离散化方法将属性离散化之后,根据属性的分布情况进行一些相应的分析。遗传算法则是一类较为常见的连续属性离散化方法,其具体实现方法如下: 1.设原始属性值为x={x1,x2,...,xn},假设属性值的数量为k(k<=n) 2.将x中的数据按照从小到大排序 3.产生初始种群,将其表示为二进制串(BitString),且串的长度为n,1表示该位置被选中进行离散化,0表示该位置不进行离散化。 4.将二进制串转化为十进制,得到一个k-1的位置序列C,进而将其转化为各个区间的分界点P={p1,p2....pk-1},得到离散化的结果D={D1,D2,D3,...,Dk},其中Di表示第i个区间。 5.适应度函数的选择:可以选取区间内样本点的方差、样本点之间的联合概率等作为适应度函数。 6.采用遗传算法的基因操作对种群进行优化,最终得到最优解。 三、实验分析 在实验中,我们选取uci通用数据集中的Iris、Wine、Breast-Cancer、Vehicle、SPECTF、Phishing等六个数据集进行实验。按照5-fold交叉验证原则将数据集分为训练集和测试集两部分,采用分类准确率作为评价指标。 实验结果表明,基于遗传算法的连续属性离散化方法对于不同的数据集具有较好的性能表现,尤其是在能够避免过度学习和欠拟合、适应度函数的选择合理时,该算法具有更为优秀的表现。相对于传统的二分法、5分位数和k-means聚类等离散化方法,该算法在分类准确率上有了较大的提升,强调了遗传算法在连续属性离散化中的优越性。 总的来说,基于遗传算法的连续属性离散化方法从基本原理到具体实现细节都有了详细介绍,对于实际应用中的数据处理和分类任务都具有较好的适用性,有望成为离散化领域中的主流算法之一。