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基于最小描述长度和遗传算法的属性选择方法
第 11卷 第 1期 大 连 民 族 学 院 学 报 Vo l. 11,No. 1
2009年 1月 Jou rnal of D alian N ationalitie s U n iversity January 2009
文章编号 : 1009 - 3 15X (2009) 01 - 0085 - 03
基于最小描述长度和遗传算法的属性选择方法
1 2
郭维维 ,韩 萌
( 1. 北京交通大学 计算机与信息技术学院 ,北京 100044; 2. 北方民族大学
计算机科学与技术系 ,宁夏 银川 75002 1)
摘 要 :为了提高使用属性选择方法后分类器的分类效果 ,减少分类器的分类错误率 ,提出了一种基于
最小描述长度和遗传算法结合的属性选择方法 GA +MDL 算法 。通过与 weka平台上已经实现的两种属
性选择方法 GeneticSearch + CfsSub setEval方法以及 B estF irst + CfsSub setEval方法进行比较 ,证明该方
法能够从一定程度上提高属性选择算法的效果 。
关键词 :属性选择 ;最小描述长度 ;遗传算法
中图分类号 : TP39 1 文献标志码 : A
A ttr ibute Selection M ethod ba sed on M in im um D escr ip tion L en gth
an d Gen etic A lgor ithm
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GUO W e i - we i , HA N M eng
( 1. College of Compu ter and Inform ation Techn ique, B eij ing J iaotong U n iversity, B eij ing 100044 , Ch ina;
2. D ep artm en t of Comp uter Science and Technology, Northern Un iversity for N ationalities,
Yinchuan N ingxia 75002 1, Ch ina)
A b stract:A new attribu te selection m ethod ba sed on genetic algorithm and m in im um de scrip
tion length ha s been p ropo sed in order to increa se the cla ssification effect of categorizer after u
sing attribu te selection m ethod. A fter comp aring the two availab le m ethod s on W eka p latform :
GeneticSearch + CfsSub s
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