基于树突状细胞算法的分类方法研究
2010-12-31李光张凤斌
电脑知识与技术 2010年31期
摘要：树突状细胞算法DCA是人工免疫学理论中危险理论的最新研究成果，该算法具有对实时异常数据的检测能力，该文将树突状细胞算法引入到数据分类的应用中来，建立了对数据分类的模型。使用UCI Wisconsin Breast Cancer数据集对模型和其他分类算法进行了测试，结果表明基于树交状算法的分类模型降zcbkF9eBYWt+HJM8+iLXyg==低了误报率的同时，提高了处理数据的能力，处理速度更快。
关键词：人工免疫系统；危险理论：树突状细胞算法
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009－3044(2010)31－8798－
