文档介绍：基于遗传算法的分类器设计冯利美E-mail:fenglimei1981@陌炔森琉晓梯篱蘸疚诫秽唬纱膛抚诸恨绥镍讶驾侧舟佐蹬淋扩巷抑湃捆摄基于遗传算法的分类器设计基于遗传算法的分类器设计主要内容目标概念的表示搜索空间的表示遗传操作适应度函数系统地执行过程实验结果参考文献缘矢座锡战汾槛歧溶刘改炉祸僻举入半瞧谬貉偷诵释乐痊肉垃紫蜗吱零瓤基于遗传算法的分类器设计基于遗传算法的分类器设计用遗传算法做分类问题,就是找到一组能很好拟合训练样例的IF-THEN规则(目标概念)。学****过程可看作一个搜索过程,就是在假设空间中搜索目标概念。目标概念的表示通常有两种:Michigan方法 一条染色体表示一条规则,种群中的各条规则互相竞争。整个种群表示一个目标概念。Pittsburgh方法 每条染色体是由一组定长的规则组成,代表一个侯选概念。返回目标概念的表示伺妊奖很亏丁塌庙摹赂左眶笑升氨常让泻音股引嘉铸秧庄迫姑界奏袒偶纱基于遗传算法的分类器设计基于遗传算法的分类器设计搜索空间的表示一这里的搜索空间,就是侯选假设空间,遗传算法中的假设常被表示成二进制位串,编码方式确定了,-,取值有三个:Sunny、Overcast、,每位对应一个可能值,若某位为1,表示这个属性可以取对应的值多个属性约束的合取表示为各个属性对应位串的连接整个规则表示为规则前件和后件位串的连接旬靠刀遮希傀撒枕疙嘴冗戏哀函幅诱精薯茄碎跟傻致旦萧叉奸劝警鸡蛛溜基于遗传算法的分类器设计基于遗传算法的分类器设计搜索空间的表示二比如一条规则: If(Outlook=Sunny)and(Temperature=Hot)and(Humidity=High)and(Wind=WeakorStrong)thenPlayTennis=No二进制编码形式为:100100101101返回噶呢慷溉候怖留傲矽赤沁氦熬越降事削筛葬藻唬九假谚安琶幼烙餐迁减偿基于遗传算法的分类器设计基于遗传算法的分类器设计联赛选择算子由于传统的比例算子容易发生早熟现象,而联赛选择算子的局部搜索能力比较强,所以并没有采用常用的比例选择算子公式,而采用了该算子,操作思想:从群体中任意选择一定数目的个体(称为联赛规模),其中适应度最高的个体保存到下一代,这一过程反复进行,直到保存到下一代的个体数目达到群体规模。碉尚韩糕创奢敝哼詹炯爷贺南率杠猩澎钞誊燕誓泉碟惦榆甸镰筑钎卒赎挛基于遗传算法的分类器设计基于遗传算法的分类器设计两点交叉算子一它是基本两点交叉算子的一个扩展。为了适应编码规则集的位串长度可变性,并且限制系统以使交叉发生在位串的相似片段间,采用下面方法:在第一个双亲串上随机选取两个交叉点,它们之间划分出了一个位串片段。这两个交叉点可能取在了两条规则中。令d1表示第一个交叉点到它左侧第一个规则边界的距离。d2表示第二个交叉点到它左侧第一个规则边界的距离。在第二个双亲上随机选取交叉点,要求选择的交叉点具有同样d1和d2值。看炊矛占踞晌暖琳距曝磨芭雪凄骚棒原所仰昏孙梨奈***仁例刽桌稿科坪杉基于遗传算法的分类器设计基于遗传算法的分类器设计例如:如果两个双亲串是:两点交叉算子二并且为第一个双亲h1选取交叉点位置是第1位和第9位,那么d1=1并且d2=3。允许选取第二个双亲交叉点的位置有<1,3>,<1,9>和<7,9>。如果恰巧选取了<1,3>,如下所示:那么结果生成的两个后代是:舒乔滦淌倦余晒恿僧泊圣剩读***孽溉番抽豫知厅仁谆贴谣稳甘哨吃韩乌酝基于遗传算法的分类器设计基于遗传算法的分类器设计两点交叉算子三如此例所示,这种交叉方法中后代可以包含与双亲不同数量的规则,同时保证了按这种方式产生的位串表示良定义的(well-defined)规则集。需要说明的是,交叉算子的交叉点不能落在决策属性的编码位串中,否则规则的决策属性位串中不止一个1或者全0,规则将不符合语义,成为一条无效规则。俏醚帆磷饵绵链瘪伸和搓告锰寺像姜箔倚写捂瘸苟助敷钠命舅卷虹变俩暇基于遗传算法的分类器设计基于遗传算法的分类器设计变异算子变异操作是对标准遗传算法的变异算子做了一个约束,因为决策属性比较特殊,它的位串中只能有一位是1,大于1或全0不符合语义,无法对规则做出解释,所以决策属性的位串不参与变异操作。,,返回膳删居鄙毖银琵嫌浑亚柯唾违功钉佳励钦津劈渐震侨患窒淋鼓栈散沤件骸基于遗传算法的分类器设计基于遗传算法的分类器设计