数据挖掘遗传算法遗传算法模拟了自然选择和遗传中发生的繁殖、交配和基因突变现象，是一种采用遗传结合、遗传交叉变异及自然选择等操作来生成实现规则的、基于进化理论的机器学习方法
它的基本观点是“适者生存”原理，具有隐含并行性、易于和其他模型结合等性质
主要的优点是可以处理许多数据类型，同时可以并行处理各种数据；缺点是需要的参数太多，编码困难，一般计算量比较大
遗传算法常用于优化神经元网络，能够解决其他技术难以解决的问题
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