基于遗传算法的分类方法讨论.doc

基于遗传算法的分类方法讨论.doc基于遗传算法的分类方法讨论摘要:讨论在分类器系统中结合遗传算法,使用遗传算法分别对使用一种分类方法和多种分类方法的分类器进行优化。对只使用一种分类方法的分类器,使用遗传算法进行优化后,可以得到更高的精度;对于使用多种分类方法的分类器,经过优化后,分类结果精度更高,且具有更好的可理解性。关键词:遗传算法,分类器,分类优化,集成学****中图分类号:TP18文献标识码:A文章编号:1009-3044(2009)33-9615-02 icAlgorithm WANGXin-Xin (SoftwareCollege,MinJiangUniversity,FuZhou350011,China) Abstract:Intheclassifiersystem,icalgorithm(GA),GAmakethebetterprecision;andfortheotherone,GAcanmaketheclassifiersystemtobemorepreciseandapprehensive. Keywords:icalgorithm(GA);classifiersystem;classifyoptimization;ensemblelearning 分类问题是集成学****的基本研究问题,即对一个分类器输入一个实例的特征集,然后对这些特征进行判断,对这个样本进行归类并输出。在医疗诊断、语音识别、数据挖掘、人像识别等领域都有广泛的应用。 《AdaptationinNaturalandArtificialSystems》[1],标志着遗传算法的正式产生。遗传算法是一种概率搜索算法,利用编码技术作用于被称为是染色体的二进制数串,其基本思想是模拟这些串组成的群体的进化过程。遗传算法通过有组织的然而是随机的信息交换来重新组合那些适应性好的串,在每一代中,利用上一代串结构中适应性好的位和串来生成一个新的串的群体。这是一类随机算法,但不是简单地随机走动,而是利用已有的信息来搜寻那些有希望改善质量的串,这个过程类似于自然进化。[2] 1遗传算法的特点与其他传统的优化算法相比,遗传算法在搜索的过程中采用群体搜索方式,有利于达到全局最优。依据个体相对优劣的适应度指标进行搜索,即使所定义的适应函数存在不连续、不规则或有噪声等情况,也可进行处理。通过在遗产算法中使用杂交算子,可将算法的注意力更多地集中到搜索空间中期望值高的那部分;同时,为了避免局部最优,在遗传算法中引入变异,这样既可在当前附近找到更好的解得同时保持群体多样性,有利于群体的继续优化。[2] 但是,由于进化的过程具有随机性,遗传算法搜索的结果具有一定的不稳定性,因此,与传统的优化算法相比,遗传算法的优化效率相对较低。[3] 2基于遗传算法的分类优化方法文献[4]中提出了一种基于遗传算法的分类优化方法。该方法针对两种分类器进行优化。一种分类器采用一种分类方法,使用遗传算法对分类结果进行优化。另一种是在分类器中使用几种不同的分类方法,使用遗传算法作为综合方法对分类结果进行综合优