探索算法精髓：从中科大讲义到遗传算法的奇妙旅程

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中科大的《数据挖掘测试二》资源，挺适合刚学完基础知识，想练练手的你。题型全，解析也蛮细，关联、SVM、K-Means 这些经典算法都能找到实战应用的感觉。解析讲人话，不拽术语，适合刷题复习。像“啤酒和尿布”的经典案例，配上清晰的规则公式和应用场景，嗯，看完不懂都难。还有像 Apriori 算法、决策树结点这些点，解释得通透也接地气，读完感觉真有收获。

数据挖掘是从海量数据中发现有价值知识的过程，结合了统计学、机器学习和数据库技术。在这份资源中，关注的是使用遗传算法解决数据挖掘问题。遗传算法源于生物进化理论，模拟物种进化过程，通过优化解决方案。在数据挖掘中，遗传算法可用于特征选择、分类、聚类和关联规则挖掘。它通过编码和优化特征集合，提升模型性能。分类和聚类任务中，结合各种分类器或确定最佳簇数量。关联规则挖掘则优化规则生成，发现商品购买行为间的关系。实现遗传算法的步骤包括种群初始化、适应度评价、选择、变异、交叉操作。资源中含有实现这些步骤的代码示例，以及如何应用于数据挖掘的指导。

1、遗传算法的应用领域包括组合优化、函数优化、自动控制、生产调度、图像处理、机器学习、人工生命和数据挖掘。

中科大的数据挖掘课堂测试整理得挺不错的，覆盖了不少基础概念，还配了例题。像欧氏距离的就蛮直观，公式也清晰，适合刚入门的时候拿来练手。 欧氏距离的计算例子也有点意思：两个点差得挺多，结果出来是 √10005 ≈ 100.025，这种带点坑的题刚好锻炼你对公式的理解。数学推导不复杂，但得细心。 决策树剪枝那块讲了预剪枝和后剪枝，重点放在后剪枝上。嗯，实战里确实后剪枝更灵活，不容易砍早了。讲到的“视界局限”问题你要是平时用决策树训练过模型，肯定感同身受。 还有贝叶斯分类器的应用那段，逻辑清晰、数据也实在，从先验到后验推导一条线走下来。像计算后验概率那块也给了公式和数值推导，手算都能跟上。实际业务场景

使用 MATLAB 中的遗传算法 (GA) 对问题进行优化。

遗传算法应用中的一些基本问题包括知识的编码和适应度函数。适应度函数值必须为非负数，在处理二进制和十进制时需要根据情况进行适当调整：二进制具有更多的图式和更广泛的搜索空间，而十进制则更接近实际操作。

模式定理 (Pattern Theorem) 积木块假设 (Building Block Hypothesis)

这是一个比较简单的遗传算法程序，但其运用范围十分广泛，是数学建模必备的武器之一。