基于粗糙集和小生境遗传算法的层次聚类算法

目前大部分聚类算法都面向数值属性,针对符号属性的则比较少。提出了一种新的聚类算法RNGADHCA,该算法将基于共享机制的小生境遗传算法运用到分裂式层次聚类算法中,并用粗糙集的思想来定义遗传算法的适应度函数,实验表明,该算法在面向符号属性进行聚类时能取得较好的聚类效果。

基于免疫遗传算法的粗糙集属性约简算法

属性约简是粗糙集理论中一个重要的研究课题,为了有效获取属性最小相对约简,提出了一种基于免疫遗传算法的粗糙集属性约简算法。该算法将免疫算法和遗传算法结合,并将核引入免疫遗传算法的初始抗体群来提高算法的性能,依照决策属性对条件属性的依赖度,并结合抗体浓度,能维持进化过程中个体的多样性,从而提高了算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优。实验证明该算法能够快速得到相对最小约简。