C4.5决策树法在网络课程知识点个性化设计中的应用

决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法,通常用来形成分类器和预测模型。对网络课程知识点个性化设计中的大量数据,运用数据挖掘算法中的决策树C4.5算法对所给数据进行处理,选取决策属性,构造决策树,提取分类规则,获取每一个知识点与不同类型的学生之间的关系。通过实验仿真发现,C4.5决策树算法取得了较为理想的分类预测效果。     

决策树算法在计算机教学评价数据挖掘中的应用

将决策树ID3算法应用到计算机教学评价数据挖掘中,建立学生考试成绩是否优秀的决策树,并利用事后修剪法实现分类决策树的剪枝。最后由决策树产生分类规则,建立考试成绩优秀分析决策树模型。     

决策树C4.5算法在学生成绩评估中的应用研究

文章主要采用数据挖掘技术中的决策树C4.5算法,对本校学生成绩中的大量数据进行处理,从中选取决策属性,构造决策树,并提取分类规则,从而获取不同类型的学生与成绩之间的关系.试验结果表明,C4.5算法能够将数据进行准确分类和预测,最终得到有价值的结论,供教师决策分析.     

ID3分类及其剪枝算法研究

分类是数据挖掘的一个重要课题。分类的目的是建立一个分类模型,该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个利用该模型形成分类规则并预测未来数据趋势。决策树归纳是经典的分类算法,构建决策树模型算法中最有影响力的方法是ID3算法。针对ID3算法缺点,使用预剪枝和后剪枝相结合的办法处理决策树中的过学习情况,可生成一个更简单、更精确的决策树。     

数据挖掘技术在数字化校园共享数据中心的应用

以数字化校园应用为背景,充分利用数据中心存在的大量教学数据,采用数据挖掘技术中的分类技术和关联规则挖掘算法对教学质量评价数据和学生成绩数据进行了挖掘。通过构造决策树挖掘了教师的职称、学位、年龄与教学质量评价结果之间的潜在联系,通过关联分析理论,对学生课程成绩数据库挖掘了专业课程之间的相关性,得到了一些合理、可靠的课程关联规则。实验结果表明,所得出的结论对高校教学和人才培养有一定的指导意义。     

数据挖掘技术在大学生专业方向指导中的应用

以计算机专业本科学生成绩为样本，采用数据挖掘技术的决策树分类算法，建立了专业发展方向预测模型，得出了若干相关规则，通过验证样本数据对模型进行了验证，并提供了各种规则的准确度。     

决策树技术在学生考试成绩数据库中的应用

数据挖掘技术是对一组数据应用一种数据挖掘策略,一个特定的数据挖掘技术是由一个算法和一个相关知识结构来定义的。目前,受到最为广泛探讨的是决策树技术。本文试对学生考试成绩数据库进行处理分析,确定该数据库中数据的决策树模型,并提取一定的规则。     

决策树在学生评优工作的研究与应用

数据挖掘技术正以其强大的功能在许多研究和应用领域得到广泛的发展,分类预测算法更是有着广泛的应用前景,决策树算法是一种重要的分类方法,是数据挖掘领域研究热点之一。在学生管理工作中,运用决策树算法对海量的学生信息进行处理,在实际操作中,有着很高的参考价值。     

混合决策树/遗传算法的数据挖掘

混合的决策树/遗传算法的核心思想集中在数据挖掘的小析取式问题上。此算法的基本理论是属于大析取式的例子用决策树产生的规则进行分类,而那些属于小析取式的例子用遗传算法产生的规则进行分类。     

ID3算法在证券投资中的应用研究

决策树是数据挖掘中简单常用的分类算法,它是一种以实例为基础的归纳学习算法,来发现数据模式和规则[1,2]。根据ID3算法,对股指期货自然人投资者数据样本进行分析,获得不同属性上的信息增益,最后生成决策树,可将此树转换成一个if-then规则的集合,并找到数据建模的规律和模式,提取有价值的信息,为证券公司扩展业务,增加客户,规避风险做出科学的决策支持。     

基于聚类和决策树算法的成绩影响因素分析

应用数据挖掘中的K-means算法对学生成绩数据表进行分类,得到成绩的定性评价,并对分类后的结果使用ID3算法建立决策树分析,得到影响成绩的关键因素是上课出勤次数,其他各种因素对成绩的影响相对较小。通过数据挖掘可将藏匿于海量数据中的有用信息挖掘出来,将其应用于成绩影响因素分析,能够促进学校教学工作的进一步提升。     

数据挖掘分类模型构造方法及其在贷款分析中的应用

介绍了数据挖掘技术和模型的概念,提出了基于决策树的数据挖掘分类模型构造方法,并结合银行业信贷业务特点,对数据挖掘在贷款分析中的应用进行探讨。     

基于数据挖掘技术的网络教学策略探讨

网络教学中的一个难点是教师如何对学生的学习过程进行监控,从而实现基于网络教学平台的教与学的有效结合.文章结合网络教学过程涉及的学习资源设计开发阶段与学习支持阶段,应用数据挖掘技术,建立了相应的学生分类模型,并对学习者行为要素间的关联关系进行挖掘.依据分类模型对不同的学生群体使用不同的教学目标和教学内容组织策略,实现对学生网络分层教学;根据关联规则实现监控、评价,提高师生的交互性,实现教师对教学过程的监控和引导.     

应用数据挖掘技术优化高职院校教学管理

高职院校教学管理数据库中的数据日益增多,可以将数据挖掘中的关联分析、分类与预测、类聚、决策树等技术应用于其中,帮助处理学生综合素质测评,教师测评,课程合理设置和教学方法选择,试卷评阅和试题质量的评价等大数据量工作,从而提高教学与管理工作的质量和效率。     

数据挖掘在CRM中的应用研究

首先介绍了CRM和数据挖掘的基本理论知识;然后通过数据挖掘在CRM中的主要应用和在CRM中启动数据挖掘的基本步骤两个方面对数据挖掘在CRM中的应用进行了详细的说明;最后对数据挖掘技术中的决策树分类算法应用于客户分类进行了研究,着重探讨了其中的SLIQ算法及其改进算法。     

基于决策树的学生成绩分类研究

本文根据决策树分类技术对福建省计算机等级考试中的成绩进行分析和挖掘.首先对成绩数据进行离散化处理,设置成决策树分类的属性数据;接着利用ID3改进算法构建成绩分类的决策树模型,并对其剪枝;最后根据模型给出相应的规则和几个教学建议.实验结果表明,利用决策树分类技术在计算机等级考试中进行挖掘分析的方法是有效可行的.     

决策树技术在学生考试成绩数据库中的应用

数据挖掘技术是对一组数据应用一种数据挖掘策略，一个特定的数据挖掘技术是由一个算法和一个相关知识结构来定义的。目前，受到最为广泛探讨的是决策树技术。本文试对学生考试成绩数据库进行处理分析，确定该数据库中数据的决策树模型。并提取一定的规则。     

分类决策树在交通事故成因分析中的应用

交通事故的形成常涉及多种因素,如驾驶人本身、车辆、环境等.以数据挖掘技术中的ID3分类决策树算法对交通事故数据进行分析和研究,得出蕴含在数据中的有益模式,决策树构造结果显示,分类决策树应用于交通事故成因分析中具有可行性与有效性.     

改进的决策树算法在教务管理数据挖掘系统中的应用

决策树算法是数据挖掘系统中一个重要的分类算法,选择合理而有效的测试属性以及对决策树进行适当的修剪是决策树算法的关键内容之一。将决策树算法引入教务管理挖掘系统,并对决策树测试属性的选择算法以及预剪枝算法进行改进。以九江学院学生四级考试信息为例,结果表明改进的决策树算法对于数据挖掘更具可靠性和有效性。     

改进的决策树算法在教务管理数据挖掘系统中的应用

决策树算法是数据挖掘系统中一个重要的分类算法,选择合理而有效的测试属性以及对决策树进行适当的修剪是决策树算法的关键内容之一。将决策树算法引入教务管理挖掘系统,并对决策树测试属性的选择算法以及预剪枝算法进行改进。以九江学院学生四级考试信息为例,结果表明改进的决策树算法对于数据挖掘更具可靠性和有效性。