最適概念形成への遺伝的アルゴリズムの適用可能性の検討
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概要
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This paper experimentally investigates an efficiency of genetic algorithm (GA) to construct the optimum binary classification tree in COBWEB, a conceptual clustering system, developed by Fisher. We study CU (Category Utility) used in COBWEB as an objective criterion of the hierarchical concept-representation tree. This tree classfies n objects within a certain class C into two classes C1 and C2. One of problems of the conceptual clustering system is to select the optimum classification tree with the highest CU value among all the exponential order (2^n-2) classification trees, where n is the number of objects in the class C. We report in this paper how to apply GA to obtaining the approximate solution of the optimum concept-learning tree and its experimental result.
- 八戸工業大学の論文
- 2004-02-27
著者
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