面向數(shù)據(jù)挖掘的遺傳算法的研究與應用.pdf

1、在商務智能系統(tǒng)中，傳統(tǒng)的聚類分析雖已廣泛地應用，但還存在一些問題，例如處理大數(shù)據(jù)量時收斂較慢，以及容易陷入局部極小值，即早熟問題。針對這些問題，本文提出了一種基于改進型遺傳算法的聚類分析方法，并應用于一種面向中小型企業(yè)的聯(lián)機分析處理系統(tǒng)HBIOLAP，實驗表明，該算法具有較好的聚類質量和綜合性能。 首先，論文詳細介紹了面向數(shù)據(jù)挖掘的相關技術，并對現(xiàn)有聚類分析技術進行了比較和說明。 其次，針對現(xiàn)有聚類分析的收斂慢和早熟問題

2、，提出了基于改進型的遺傳算法的聚類分析，包括染色體的編碼，適應度的計算，交叉及變異算子，同時對該算法的性能與其他聚類分析算法做了比較，實驗結果表明，該算法具有較好的聚類質量和綜合性能。 最后，闡述了面向中小型企業(yè)的聯(lián)機分析處理系統(tǒng)HBIOLAP的設計與實現(xiàn)，該系統(tǒng)包括了聯(lián)機分析處理模塊和聚類分析模塊。并在具體的應用場景中，對超市銷售數(shù)據(jù)進行挖掘，結果表明基于改進型的遺傳算法的聚類分析在超市銷售系統(tǒng)的實際應用中取得了良好的聚類效果