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搜索资源 - classification genetic algorithm
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分类是数据挖掘 、机器学习 和模式识别 中一个重要的研究领域。分类的目的是学会一个分类模型 (称作分类器)，该模型能把未知类别的数据项映射到给定类别中。目前发展较成熟的几种分类算法 如决策树、神经网络、贝叶斯方法、遗传算法等。分类具有广泛的应用，例如医学诊断、信用卡系统的信用分级、图像模式识别等。本毕业设计通过使用鸢尾属植物(IRIS)数据集，对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较，总结出了各种算法的特性，为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。-Classificatio
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聚类小生境遗传分类算法Cluster niche genetic classification algorithm-Cluster niche genetic classification algorithm
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函数实现了lelief算法。（计算样本的每一个特征的分类权重，选出具有最大权重的一组特征。样本的特征就是基因）。
对权重较大的一组基因进行两两冗余分析。将相关性弱的和强相关中权重大的基因保留，即为特征基因。
已知基因表达谱数据、不同类样本的个数，自行设定分类特征的权重阈值。
对原始数据标准化的方法：（x－基因均值）/基因方差。
样本的类内类间距离采用欧氏距离。-Lelief function implements the algorithm. (Classificatio
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svm 的参数优化，利用ga(遗传优化算法)选择最优参数c g，最终提高训练集的分类准确率，更好的提高分类器性能-Svm parameter optimization, the use of ga (genetic optimization algorithm) to the optimal parameter c g, and ultimately improve the accuracy of the training set classification, better improve
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svm 的参数优化，利用ga(遗传优化算法)选择最优参数c g，最终提高训练集的分类准确率，更好的提高分类器性能,这是ga的功能函数源码-Svm parameter optimization, the use of ga (genetic optimization algorithm) to the optimal parameter c g, and ultimately improve the training set classification accuracy, better imp
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使用模拟退火算法进行SVM超参数优化，NASA 开源软件。(Mariana is an algorithm that efficiently optimizes the hyperparameters for Support Vector Machines for regression and classification. It currently uses Simulated Annealing for optimization but can be extended to use a va
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