作者：刘芳; 戚玉涛; 公茂果数据挖掘分类michigan方法人工免疫克隆选择
摘要：本文提出了一种新的数据挖掘分类方法——免疫克隆分类算法（Immune Clonal Algorithm for Classification，ICAC）．ICAC是一种基于免疫克隆算法的搜索机制和Michigan方法模型的规则提取和分类方法．与遗传分类算法不同，ICAC是一种自下而上的分类算法．ICAC虽然着眼于规则的进化，但是从编码到免疫算子的设计都立足于训练样本，可避免进化过程中产生无意义规则，且产生的规则是可解释的．文中将算法用于UCI数据集，并与现有的基于非遗传算法、遗传算法和分布式遗传算法的分类方法进行了比较实验．结果表明，ICAC是一种有效的分类算法．
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