决策树算法在高职院校成绩分析中的应用研究

高职院校在多年的管理以及教学工作中,相关数据库拥有相当多的学生数据,从中可以提取出高职院校所需要的一些数据,由此,决策树算法在高职院校中得到了广泛的运用。另外,学生的学习成绩可以在一定情况下体现学生的具体学习情况,还可以对教师的教学质量进行侧面的反映。通过对决策树算法的深入了解和探究,对其在学生学习成绩分析中的具体运用进行了探讨。     

数据挖掘决策树技术在学生成绩分析中的应用研究

文章介绍了基于数据挖掘决策树技术的学生成绩分析的实现过程,通过初期的数据采集、数据处理工作,然后利用ID3算法计算出各个属性的信息增益,最后采用具有最高信息增益的描述属性作为分枝属性,以此作为度量标准创建出学生成绩分析决策树并进行剪枝,研究最终的决策树,分析出对总成绩影响最大的因素有哪些.     

决策树ID3算法在学生成绩中的应用

介绍了数据挖掘中决策树的分类方法和概念,以及著名的ID3算法,同时也介绍了ID3算法在学生成绩中的应用.     

分类技术中的决策树算法分析

介绍了解决分类问题的常用方法——决策树。并对决策树的原理及Quinlan的ID3、C4．5两种主要的决策树算法进行了分析。通过分析它们的基本原理以及主要特点，提出了对决策树算法改进的展望。     

决策树挖掘算法在教评体系中的应用研究

对高校教学质量评估体系中学生的大量评教数据和教师的档案数据进行数据挖掘,重点研究决策树方法中的ID3算法在教学质量评估体系中的应用。利用决策树挖掘算法挖掘影响教学质量的关键因素,找出数据的内在规律,并对挖掘结果进行分析,从中提取有用信息,才能更好地为管理决策分析提供科学依据。     

基于 ID3 决策树算法的改进研究

决策树是典型的归纳学习和数据挖掘方法,通过对数据库中获取的数据项属性值进行划分归类,最终形成类似于流程图的树型结构形式。ID3算法是决策树中的核心算法,针对ID3算法倾向于取值较多的属性的缺点,通过引入泰勒公式与麦克劳林公式,对传统算法进行降维,减小算法的计算复杂度,提高算法运行效率,使决策树的生成时间缩短,算法的效率得到了较大的提高。     

决策树ID3分类算法在文本分类中的应用研究

文本分类在自然语言分类中起着重要作用,将决策树ID3算法应用与文本分类,对数字图书馆的部分文本信息分类,提出一个基于ID3决策树的文本分类算法,取得了良好的实验结果。     

决策树挖掘算法在教评体系中的应用研究

对高校教学质量评估体系中学生的大量评教数据和教师的档案数据进行数据挖掘,重点研究决策树方法中的ID3算法在教学质量评估体系中的应用。利用决策树挖掘算法挖掘影响教学质量的关键因素,找出数据的内在规律,并对挖掘结果进行分析,从中提取有用信息,才能更好地为管理决策分析提供科学依据。     

决策树ID3算法分析及改进

决策树通过对获取的样本数据属性使用信息论知识原理进行解析和归纳,最终形成类似于流程图的树型结构形式。ID3算法是典型采用贪心算法的归纳学习算法,其使用递归方式采用贪心算法来生成决策树。与其他分类技术算法比较,ID3算法有着自己的优势,但在实际应用中,采用决策树ID3算法进行分类时,需要先对数据进行一些处理或改进。     

数据挖掘中决策树分类算法的研究与改进

决策树分类算法是数据挖掘中一个重要的内容,而ID3算法又是决策树分类算法中的一种重要方法且被广泛应用。然而在实际应用过程中,现存的决策树算法也存在着很多不足之处,如计算效率低下、多值偏向等。为了解决这些问题,提出了一种基于ID3算法的加权简化信息熵算法,它提高了决策树的构建速度,减少了算法的计算运行时间,同时也克服了ID3算法往往偏向于选择取值较多的属性作为测试属性的缺陷。并且随着数据规模的增大,决策树的分类性能表现得越好。     

基于决策树的数据挖掘在招生管理中的应用

在现代研究生招生领域中应用数据仓库与数据挖掘技术,能发现各种潜在的有价值信息,为招生和培养提供有效的决策支持.以数据仓库技术为基础,利用数据挖掘进行知识发现,能够帮助导师从众多的考生中找出适合本专业研究的人选.在一定程度上实现了数据仓库的挖掘应用.     

决策树ID3算法及其改进

介绍了数据挖掘的相关概念,数据挖掘中决策树ID3算法的相关概念以及信息增益和信息熵概念。通过实例介绍了ID3算法的主要内容,指出了ID3算法的不足及改进之处。针对该实例提出ID3算法的一种改进算法——MIND算法,并通过MIND算法重新计算实例内容。最后通过实例分析将改进算法与ID3算法进行对比,证明了改进算法的有效性。     

数据挖掘中的ID3算法研究与实现

对ID3算法的基本理论和原理进行详细阐述,并利用Weka成功地实现了ID3一级决策树算法。其实现过程和结果对于在不同领域ID3算法的建立及实现具有重要参考意义和依据。     

决策树算法研究综述

分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务,决策树方法是一种常用的方法。本文重点介绍了决策树建立的基本原理,对算法所面临的问题进行了阐述,为数据分类研究者提供借鉴．     

教务管理系统中数据挖掘技术的应用探究

教学管理决策在高校教育中是一项重要的工作。目前,高校内部运行的各种管理系统和各类数据库,已经积累了包括学籍管理系统、成绩管理系统在内的海量数据。本文主要研究如何采用数据挖掘技术在学院教务管理系统中,对海量数据进行发掘和应用,为人才培养提供比较客观的决策支持。     

数据挖掘技术中的决策树算法研究

介绍了数据挖掘技术的概况,对数据挖掘中的核心算法—决策树算法的原理进行了研究,特别说明了决策树属性的选择,给出了一个实例。     

改进决策树算法在水环境质量评价中的应用

根据淮河某流域连续三年来的水质监测数据,结合用户兴趣度和MID3算法对ID3决策树算法进行改进,并将改进的决策树算法运用于水质评价,建立了淮河某流域水质量评价模型,实现了对水环境质量的评估和决策支持。实验结果表明,改进算法所建立的决策树精确度高、树型结构简单,生成的规则简便、准确,更加符合实际情况,对水环境质量可以作出更为客观、合理的评价,具有一定的实用价值。     

决策树算法在数据挖掘中研究与应用

随着社会的发展、经济的进步，各行各业对可视化数据挖掘需求越来越高。本文介绍了可视化数据挖掘的相关概念，分析了在可视化数据挖掘中决策树算法的相关理论，并预测了可视化数据挖掘的发展。     

一种改进决策树算法的探讨

ID3算法是示例学习中建立决策树的一种重要的方法．介绍了ID3决策树算法的基本思想,讨论了 ID3决策树算法中的难点和不足,结合实例给出了利用信息增益度法来改进ID3算法的详细过程．     

决策树ID3算法的改进及其应用

分析了分类规则挖掘方法中决策树的原理,提出了ID3算法的改进算法,并将优化改进后的算法应用到营销决策支持系统中。