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2006 | OriginalPaper | Buchkapitel

Classification Rule Mining Based on Particle Swarm Optimization

verfasst von : Ziqiang Wang, Xia Sun, Dexian Zhang

Erschienen in: Rough Sets and Knowledge Technology

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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The Particle Swarm Optimization(PSO) algorithm,is a robust stochastic evolutionary algorithm based on the movement and intelligence of swarms. In this paper, a PSO-based algorithm for classification rule mining is presented. Compared with the Ant-Miner and ESIA in public domain data sets,the proposed method achieved higher predictive accuracy and much smaller rule list than Ant-Miner and ESIA.

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Metadaten
Titel
Classification Rule Mining Based on Particle Swarm Optimization
verfasst von
Ziqiang Wang
Xia Sun
Dexian Zhang
Copyright-Jahr
2006
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Rough Sets and Knowledge Technology

Print ISBN: 978-3-540-36297-5

Electronic ISBN: 978-3-540-36299-9

Copyright-Jahr: 2006

DOI
https://doi.org/10.1007/11795131_63

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