Abstract-Evolutionary algoritmer är adaptiva metoder baserade på naturlig evolution som kan användas för sökning och optimering. Eftersom dataminskning i kunskapsupptäckt i databaser (KDDs) kan ses som ett sökproblem, kan det lösas med hjälp av evolutionära algoritmer (EAs). I detta dokument har vi genomfört en empirisk studie av prestandan hos fyra representativa EA-modeller där vi har tagit hänsyn till två olika exempel på urvalsperspektiv, prototypurvalet och utbildningsutbudet för dataminskning i KDD. Detta dokument innehåller en jämförelse mellan dessa algoritmer och andra icke-revolutionära instansvalalgoritmer. Resultaten visar att de evolutionära exemplationsvalalgoritmerna konsekvent överträffar de icke-revolutionära, de främsta fördelarna är: bättre exemplifiera reduktionshastigheter, högre klassificeringsnoggrannhet, och modeller som är lättare att tolka.
REF gjorde en omfattande jämförelse av prestandan hos olika evolutionära algoritmer, t.ex. val.
M (2003) Using evolutionary algorithms as instance selection for data reduction in KDD: an experimental study
{'venue': 'IEEE Trans Evol Comput', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}