37、数据挖掘与图像分类技术研究

数据挖掘与图像分类技术研究

1 基因算法在频繁项集与大咬集检测中的应用

在数据挖掘领域，检测频繁项集和大咬集是重要的任务，基因算法为此提供了一种有效的解决方案。

1.1 基因算法流程

基因算法的输入包括选择比率 ( s )、交叉比率 ( p )、变异比率 ( q )、适应度函数权重 ( \alpha )、数据集 ( D ) 和染色体种群大小 ( N )。其具体步骤如下：
1. 生成大小为 ( N ) 的初始染色体种群 ( C )。
2. 初始化 ( i = 0 )，进入循环，当 ( i \leq N ) 时执行以下操作：
- 对种群 ( C_i ) 应用适应度函数，得到每个染色体的适应度函数值。
- 从种群 ( C_i ) 中选择 ( s\% ) 的最优染色体。
- 将最优染色体分成两个相等的组。
- 对两个组分别进行交叉操作：
- 对于第一组，将第 ( j ) 个染色体作为父代 1，从第二组中随机选择一个染色体作为父代 2，应用 ( p ) - 交叉。
- 对于第二组，将第 ( j ) 个染色体作为父代 1，从第一组中随机选择一个染色体作为父代 2，应用 ( p ) - 交叉。
- 将所有得到的子代和父代保存到新种群中。
- 如果新种群的大小小于 ( N )，从种群 ( C_i ) 中随机选择染色体以达到 ( N ) 个染色体。
- 如果新种群的大小大于 ( N )，从新种群中随机移除染色体以达到 ( N ) 个染色体。
- 对新种群应用 ( q ) - 变异。
- ( i = i + 1 )。
3. 选择具有较高适应度函数值的最优解。