基于多类数据分类的改进克隆选择算法

来源 :计算机应用 | 被引量 : 4次 | 上传用户：zxh87

【摘要】

：

针对传统的克隆选择算法(CSA)只依次单独针对某一类样本数据进行监督学习从而造成分类效率和精确度不高的问题,提出一种基于改进克隆选择算法的多类监督分类算法。算法通过进化学习可以同时获得多类样本数据的最佳聚类中心,进化过程中抗体适度值的计算综合考虑各类的类内相似性和类间差异性,从而保证得到的最佳聚类中心更具代表性。后续的分类实验中,分别利用常用的4组UCI数据和红树林多光谱TM遥感图像对算法进行验证

【作者】

：

郑仙花骆炎民

【机构】

：

华侨大学计算机科学与技术学院

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2012年11期

【关键词】

：

人工免疫克隆选择分类马氏距离 artificial immune clonal selection classification Mahalanob

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