Den cAnt-Miner algoritm är en Ant Colony Optimization (ACO) baserad teknik för klassificering regel upptäckt i problemdomäner som inkluderar kontinuerliga attribut. I detta dokument föreslår vi flera tillägg till cAntMiner. Den huvudsakliga utbyggnaden är baserad på användningen av flera feromontyper, en för varje klassvärde som ska förutsägas. I den föreslagna μcAnt-Miner-algoritmen väljer en myra först ett klassvärde som blir följden av en regel och termerna i antecedenten väljs baserat på feromonnivåerna i det valda klassvärdet; feromonuppdatering sker på motsvarande feromontyp av klassvärdet. Förvalet av ett klassvärde gör det också möjligt att använda mer exakta mått för den heuristiska funktionen och den dynamiska diskretiseringen av kontinuerliga attribut, och ytterligare gör det möjligt att använda en regelkvalitetsåtgärd som direkt tar hänsyn till regelns förtroende. Experimentella resultat på 20 referensdataset visar att vår föreslagna förlängning förbättrar klassificeringsnoggrannheten i en statistiskt signifikant utsträckning jämfört med cAnt-Miner, och har klassificeringsnoggrannhet liknande den välkända Ripper och PART regel induktionsalgoritmer.
Ytterligare förbättringar i cAnt-Miner finns i REF, där författarna föreslog användning av flera feromonnivåer för att extrahera regler som förutspår olika klassvärden.
Utilizing Multiple Pheromones in an Ant-Based Algorithm for Continuous-Attribute Classification Rule Discovery
{'venue': 'Appl. Soft Comput.', 'journal': 'Appl. Soft Comput.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}