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。     

决策树算法在数据挖掘中的应用研究

介绍了基于决策树算法的几种分类技术,重点介绍了具有很大影响的ID3算法,对几种算法进行了总结比较。     

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.     

决策树方法在学生成绩分析中的应用

决策树方法是数据挖掘技术中一个活跃的研究领域,该文采用决策树方法对学生成绩进行分析,以快速找到影响学生成绩的原因,有利于提高教学质量．     

ID3算法在英语成绩分析中的应用研究

影响中学生英语成绩的因素很多,本文运用数据挖掘技术中的ID3算法,对中学生的英语成绩进行分析。结果表明,ID3算法能够较好的对数据进行分类,所生成的分类规则有助于今后中学英语教学工作的开展。     

决策树算法在计算机基础课程成绩分析体系中的应用研究

研究决策树算法ID3在计算机基础课成绩分析体系中的应用,利用决策树算法挖掘影响计算机文化基础课成绩的主要因素,找出数据的内在规律,并对挖掘结果进行分析,从中提取有用的信息,为改善该课程的教学效果提供科学依据。     

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.     

数据挖掘在高职院校学生成绩分析中的应用

伴随着中国高等教育的快速发展,高等职业教育进入高速发展期.如何保证教学质量是重中之重.找出与学生成绩有关因素不但对改进课堂教学和教育管理具有指导作用,而且对保证教学质量也有重要意义.应用数据挖掘技术对学生成绩数据库进行分析,探索哪些因素与学生成绩有关,能为课程设置、课堂教学及教育管理提供参考意见.     

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。     

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。     

决策树在高职学生成绩影响因素分析中的应用

利用数据挖掘技术研究高职院校学生成绩的影响因素,对高职学生成绩管理具有重要意义。决策树法是数据挖掘的主要技术和方法,利用决策树C4.5算法系统研究了我校信息工程学院二年级学生成绩影响因素,建立了影响学生成绩的决策树模型,使学校有针对性的开展学生管理工作。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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.     

数据挖掘在学生成绩数据中的应用研究

针对课程设置与课程成绩之间的关系,通过比较分析可以发现学生成绩背后所隐藏的有价值信息。通过对学生成绩数据的挖掘,可以发现隐藏其中的关联规则,得出有实际价值的规则及结论,从而为教学管理人员优化课程设置提供决策支持。     

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.