数据分析知识：数据挖掘中的遗传算法

数据挖掘技术分析与研究摘要：随着现代信息技术、网络、数据库技术的迅速发展及数据库管理系统的广泛应用，各种类型信息数据越来越多。

数据挖掘就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。

对大量数据进行高速的分析和提取。

关键词：数据挖掘；决策算法；遗传算法；近邻算法中图分类号：tp301 文献标识码：a 文章编号：1674-7712 （2013）04-0065-01一、数据挖掘概念及技术数据挖掘就是又译为资料探勘、数据采矿。

它是数据库知识发现（英语：knowledge-discoveryindatabases，简称：kdd）中的一个步骤。

数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于associationrulelearning）的信息的过程。

数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

其实实质是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。

其方法如下：（一）人工神经网络：数据挖掘中使用最为广泛的技术，神经网络的数据挖掘方法就是通过模仿人的神经系统来反复训练学习数据集，从待分析的数据中发现用于预测和分类的模式。

神经元网络适用于结果比可理解性更重要的分类和预测的复杂情况，可用于聚类、关联、演变分析和离散点分析。

（二）决策树归纳算法：从关系数据库中提取关联规则是主要的数据挖掘方法之一，挖掘关联是通过搜索系统中的所有事物，并从中找到出现条件概率较高的模式，适合于探测式知识的发现，广泛用于医学、制造和生产、金融分析、天文学和分子生物学。

（三）遗传算法：分类和预测是数据分析的两种重要形式，可以用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。

主要方法包括：决策树，判定树、贝叶斯法、bp神经网络算法、遗传算法、粗糙集、模糊集等。

基于遗传算法的大数据分析技术研究摘要：本文对遗传算法在数据挖掘中的应用进行了广泛的研究，阐明了数据挖掘的定义和常用技术，对遗传算法在数据挖掘领域中实现的原理和目前应用进行了详细阐述，并讨论了遗传算法在数据挖掘中所面临的问题。

关键字：遗传算法；数据挖掘1.引言近年来，数据挖掘（Data Mining）已成为企业热门的话题。

简单来说数据挖掘就是在庞大的数据库中寻找出有价值的隐藏信息。

更广义的说法是：数据挖掘意味着在一些事实或观察数据的集合中寻找模式的决策支持过程。

在当今这样一个数据爆炸但知识相对贫乏的时代，如何解决数据过多造成的问题，此时就需要用到数据挖掘技术。

然而在各种数据挖掘方法中，都有其自身的局限性。

遗传算法是基于生物进化原理的一种自适应优化方法。

将数据挖掘技术与遗传算法相结合，可以使其更有效的发挥二者各自的特点，弥补彼此的不足，并把遗传算法运用在数据挖掘系统中能够较好地解决数据挖掘技术中出现的问题。

1.概述2．1数据挖掘的含义从技术上讲，数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又有潜在有用的信息与知识的过程。

这个定义包含了数层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；知识发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。

这里所指的知识发现，不是要求发现放之四海而皆准的真理，也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式，更不是什么机器定理证明。

事实上，所有发现的知识都是相对的，是有特定前提和约束条件，面向特定领域的，同时还要能够易于被用户理解。

它最好能用自然语言表达所发现的结果。

从商业角度讲：数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析以及其他模型化处理，从而提取出辅助商业决策的关键性数据。

基于遗传算法与神经网络混合算法的数据挖掘技术综述摘要：数据挖掘是对大型数据库的数据进行统计分析、提取信息的方法，其基础是人工智能技术。

遗传算法和神经网络是人工智能技术中最重要的技术。

通过对遗传算法和神经网络的特征分析，阐述了遗传算法与神经网络混合算法在数据挖掘中的应用，指出了数据挖掘技术未来发展的方向。

关键词：数据挖掘；数据库；遗传算法；神经网络1遗传算法基本特征遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种具有广泛适用性的通用优化搜索方法。

遗传算法主要借用了生物遗传学的观点，通过自然选择、遗传和变异等作用机制来产生下一代种群，如此逐代进化，直至得到满足要求的后代即问题的解，是一种公认的全局搜索能力较强的算法。

遗传算法有良好智能性，易于并行，减少了陷于局部最优解的风险。

遗传算法的处理对象不是参数本身，而是对参数集进行了编码的个体，可以直接对集合、队列、矩阵、图表等结构进行操作。

同时，在标准的遗传算法中，基本上不用搜索空间的知识或其它辅助信息，而仅用适应度函数值来评估个体，并在此基础上进行遗传操作；遗传算法不是采用确定性规则，而是采用概率的变迁规则来指导它的搜寻方向。

正是这些特征和优点，使得遗传算法在数据挖掘技术中占有很重要的地位，既可以用来挖掘分类模式、聚类模式、依赖模式、层次模式，也可用于评估其它算法的适合度。

2神经网络基本特征神经网络是人脑或自然神经网络若干基本特征的抽象和模拟，是以大量的、同时也是很简单的处理单元（神经元）广泛地互相连接形成的复杂非线性系统。

人工神经网络本质上是一个分布式矩阵结构，它根据样本的输入输出对加权法进行自我调整，从而近似模拟出输入、输出内在隐含的映射关系。

建模时，不必考虑各个因素之间的相互作用及各个因素对输出结果的影响机制，这恰好弥补了人们对各个因素及对输出结果的机制不清楚的缺陷，从而解决众多用以往方法很难解决的问题。

神经网络具有大规模的并行处理和分布式的信息存储，有良好的自适应、自组织性，学习能力很强，有较强的联想功能和容错功能，在解决机理比较复杂、无法用数学模型来刻画的问题，甚至对其机理一无所知的问题等，神经网络方法特别适用，是一种用于预测、评价、分类、模式识别、过程控制等各种数据处理场合的计算方法，其应用已经渗透到多个领域，在计算机视觉、模式识别、智能控制、非线性优化、信号处理、经济和机器人等方面取得了可喜的进展。

遗传算法在信息科学中的应用研究遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的计算方法，是通过模拟自然界的进化过程来不断优化问题的解。

遗传算法的基本思想来自于达尔文的进化论，通过遗传、交叉和变异等操作，逐步优化解空间，最终找到最优解。

在信息科学领域，遗传算法被广泛应用于解决复杂优化问题。

它具有全局搜索能力、并行搜索能力和自适应搜索能力，能够有效地寻找到复杂问题的最优解。

下面就具体介绍一些遗传算法在信息科学中的应用研究。

一、遗传算法在机器学习中的应用机器学习是信息科学中一个重要的领域，目的是让计算机通过学习数据和模式，自动提高性能。

遗传算法可以用来优化神经网络的参数，通过不断迭代调整权重和偏置，使神经网络的性能得到提升。

而且在强化学习中，遗传算法还可以用于优化智能体的策略，实现更高效的决策。

二、遗传算法在数据挖掘中的应用数据挖掘是从大量数据中挖掘出有用信息和模式的过程。

遗传算法可以用来发现数据之间的联系、规律和趋势，从而帮助人们做出更准确的决策。

例如，可以利用遗传算法来优化聚类算法的参数，提高聚类的准确度和效率。

三、遗传算法在图像处理中的应用图像处理是一项重要的信息科学技术，涉及图像数据的获取、分析和处理。

遗传算法可以用来优化图像处理算法的参数，改善图像的质量和清晰度。

例如，在图像压缩领域，可以利用遗传算法来找到最优的压缩方案，使图像在保持清晰度的同时减少存储空间。

四、遗传算法在智能优化中的应用智能优化是利用计算机算法来解决复杂优化问题的方法。

遗传算法作为一种智能优化算法，在解决各种复杂问题上表现出色。

例如，在城市规划中，可以使用遗传算法来优化城市交通网络的设计，提高交通效率和减少拥堵。

五、遗传算法在生物信息学中的应用生物信息学是通过生物学、计算机科学和数学手段来研究生物信息的跨学科领域。

遗传算法可以用来模拟生物进化过程，帮助科学家研究基因组序列、蛋白质结构等生物信息学问题。

基于遗传算法的数据分类研究数据分类是数据挖掘领域中一个非常重要的研究方向，其目的是将数据集中的各个数据项按照一定的规则分成不同的类别，便于对大量数据进行处理和分析。

而遗传算法，则是一种模拟生物进化过程的计算方法，可以有效地解决复杂问题。

本文将介绍基于遗传算法的数据分类研究，分析其优势和应用前景。

一、遗传算法的基本原理遗传算法基于进化论中的生物进化过程，将生物进化的基本规律应用到计算机算法中。

其基本原理包括选择、交叉、变异等步骤，类似于生物进化中的天然选择、基因交叉和基因突变等过程。

简单来说，遗传算法通过不断的优胜略汰、交叉和变异，逐步优化解决问题的结果，最终得到最优解。

二、基于遗传算法的数据分类方法在基于遗传算法的数据分类研究中，首先需要确定分类标准，即划分数据集的规则和方法。

可以根据数据的属性分类（属性划分）、根据决策规则分类（规则分类）或根据距离分类（聚类分类）等不同方式进行数据分类。

然后，利用遗传算法对数据进行选择、交叉和变异，逐步将数据项划分为各个类别，完成数据分类过程。

三、基于遗传算法的数据分类优势相对于传统的数据分类方法，基于遗传算法的数据分类具有以下优势：1. 自适应性强：遗传算法能够根据不同的环境和数据集自适应地调整分类标准和方案，适应复杂和不稳定的数据环境。

2. 鲁棒性高：遗传算法具有较高的鲁棒性和韧性，能够有效地应对数据噪声和异常值等问题，较少出现过拟合和欠拟合现象。

3. 可解释性好：基于遗传算法的数据分类方法不仅能够得到最优分类结果，还能够给出相应的分类规则和决策规则，具有较好的可解释性。

4. 应用领域广：基于遗传算法的数据分类方法不仅适用于数据挖掘领域，还能够广泛应用于机器学习、智能控制、模式识别等领域。

四、基于遗传算法的数据分类应用前景随着大数据时代的到来，数据分类作为数据挖掘的核心技术之一，已经成为各个领域中的研究热点。

而基于遗传算法的数据分类方法，则有望在未来成为数据分类领域中的主流技术。

遗传算法在其他领域的应用
遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，在优化问题中具有广泛的应用，如工程设计、机器学习、数据挖掘等领域。

除此之外，遗传算法还被应用于以下领域：
1. 金融领域：遗传算法被用于预测股票价格、优化投资组合、风险管理等方面，能够有效地提高投资回报率。

2. 能源领域：遗传算法被用于解决能源分配、电力网络优化、发电机组调度等问题，能够提高能源利用效率和降低能源成本。

3. 交通运输领域：遗传算法被用于优化公共交通系统、路网设计、车辆调度等问题，能够提高交通运输效率和减少拥堵。

4. 医学领域：遗传算法被用于分析基因序列、预测病例发展趋势、优化治疗方案等方面，能够提高医疗治疗效果和减少医疗成本。

5. 环境保护领域：遗传算法被用于优化废水处理、垃圾处理、空气污染控制等问题，能够提高环境保护效果和降低环境污染成本。

综上所述，遗传算法在各个领域中都具有广泛的应用，能够有效地解决复杂的优化问题，为各行业的发展带来新的机遇和挑战。

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