38、快速分类算法与遗传算法应用解析

快速分类算法与遗传算法应用解析

在当今的数据处理领域，面对海量高维数据的分类和优化问题，快速有效的算法显得尤为重要。下面我们将深入探讨两类算法的应用及原理，包括基于类覆盖捕获有向图的快速分类算法，以及遗传算法在不同领域的应用。

基于类覆盖捕获有向图的快速分类算法应用

斯隆数字巡天数据处理

斯隆数字巡天（Sloan Digital Sky Survey）提供了大量的天文观测数据，这些数据包含 2091444 个 X 观测值和 670782 个 Y 观测值，每个观测值有 5 个维度，分别是 u、g、r、i、z 星等。

• 首次实验 ：随机选取 209144 个 X 观测值和 335391 个 Y 观测值，运行算法直至支配集大小达到 100。结果显示，覆盖了 37011 个观测值，覆盖率为 17.7%。
• 扩展实验 ：对算法进行改进，在算法的每个阶段从 X 中均匀选择，早期不接受覆盖少于 100 个观测值的球，随着算法运行逐渐放宽限制。使用全部的 2091444 个 X 和 670782 个 Y 观测值，当 D 集达到 1000 个元素时停止算法。这 1000 个元素覆盖了 1183440 个观测值，形成了一个子支配集，其覆盖率略超过 X 观测值的一半。

从数据特点来看，Y 观测值是“不常见”对象的集合，而 X 观测值包含了 Y 观测值，导致 Y 观测值与部分 X 观测值非常接近，这给类覆盖捕获有向图（CCCD）算法带来了很大挑战。不过，通过强制算法选择覆盖大量观测值的球，显著提高了集合的覆盖率，但代价是运行时间变长。例如