分类是数据挖掘的一种技术,在商业上已经得到了应用,常见的分类算法有决策树、统计方法、机器学习方法、神经网络方法等。由于进化算法在解决复杂问题时表现出它的优越性,自遗传算法用于实现数据分类以来,已有很多的进化算法用于数据分类问题。微粒群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)作为进化算法的一种,有其自身的独特性。本文在分析 PSO 算法模型、分类模型的基础上,提出了应用 PSO 算法实现数据分类,并通过实验验证了其有效性。首先,设计了 PSO 算法实现分类问题的编码、适应度及总体结构,并利用单群体实现了 PSO 分类。其次,为了能更好的利用 PSO 算法的特性,提高分类精度,采用多群体 PSO 算法生成分类规则,在此方法中,单群体 PSO 算法进化一类规则,c类问题由c个群体 PSO 算法实现。再次,设计了由实数和二进制组成的混合编码的表示形式,无关属性单独表示,减少了分类时间。最后,在对遗传规划(GeneticProgramming,GP)模型分析的基础上,将 PSO 算法和 GP 相结合,设计的规则由规则结构和规则的值两部分组成,利用 GP 进化规则的结构,PSO 进化规则的数值。由于 PSO 算法后期易于陷入局部最优,为了使 PSO 算法更好的解决分类问题,对 PSO算法进行了改进,提出了具有自适应随机惯性权重的 PSO 算法和在 PSO 算法中引入了变异算子,都取得了好的效果。