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.     

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。     

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。     

ID3改进算法研究

ID3算法是构造决策树的一种经典算法,传统的ID3算法存在很多问题,研究者提出了多种改进算法。简要概述基于粗糙集、粒计算和分类矩阵的ID3改进算法,通过实验分析对比3种改进算法的优势和不足,并对ID3算法的应用前景提出展望。     

一种改进的ID3算法

决策树是数据挖掘中重要的分类算法，通常用来形成分类器.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，引进属性重要度对ID3算法予以改进，并通过实验对改进前后的算法进行了比较.实验表明，改进后的算法是有效的。     

一类决策树ID3改进算法探究

对经典决策树算法ID3的分类属性信息熵进行简化计算,主要使用等价无穷小概念和2阶麦克劳林展开公式实现简化,结果较粗糙。针对这一不足,在介绍ID3算法的基础上,使用数学分析方法对此类算法进行讨论和分析,并作出了相应改进。     

决策树ID3算法在高校管理信息化中的应用分析

ID3算法是决策树算法中最经典的一个算法。本文根据高校管理信息化的特殊性将模糊集理论知识与ID3算法相结合,应用到高校管理中,提高了ID3决策树分类的正确性,与ID3原算法相比,易于理解,决策树的构造更加准确和快速。     

改进的ID3算法构造决策树

ID3算法是决策树归纳分类算法的一种。通过对ID3算法的计算复杂度分析,提出了利用统计理论知识和条件概率的思想来改进算法,并运用改进算法构造决策树。     

一种改进的ID3算法

ID3算法是决策树学习的核心算法。本文论述ID3算法的基本思想和实现方法,针对原有算法的不足之处,提出了一种基于属性优先权的新算法,并通过实验证明改进后的算法具有更高的决策效率。     

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．     

ID3算法在汽车售后服务中的应用

决策树算法被成功应用到很多分类问题上,其中ID3算法是其典型算法.文中就该算法在汽车售后服务企业客户特征分析中的应用做了实例研究.阐述了ID3算法的原理以及实现算法,分析了客户的特征.以一个具体的案例讲解了ID3算法在汽车售后服务企业中客户管理的具体应用流程.文中实现ID3算法作用于汽车售后客户的数据,得到一个客户特征分析模型,可以帮助汽车企业根据不同特征的客户采取不同的策略,从而获得较大利润.     

Approval and Disapproval: Infant Responsiveness to Vocal Affect in Familiar and Unfamiliar Languages

In a series of 5 auditory preference experiments, 120 5-month-old infants were presented with Approval and Prohibition vocalizations in infant-directed (ID) and adult-directed (AD) English, and in ID speech in nonsense English and 3 unfamiliar languages, German, Italian, and Japanese. Dependent measures were looking-time to the side of stimulus presentation, and positive and negative facial affect. No consistent differences in looking-time were found. However, infants showed small but significant differences in facial affect in response to ID vocalizations in every language except Japanese. Infants smiled more to Approvals, and when they showed negative affect, it was more likely to occur in response to Prohibitions. Infants did not show differential affect in response to Approvals and Prohibitions in AD speech. The results indicate that young infants can discriminate affective vocal expressions in ID speech in several languages and that ID speech is more effective than AD speech in eliciting infant affect.     

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。     

独立学院大学英语应用型课程教学设计过程模式分析研究

独立学院目前普遍定位是培养应用型人才,培养应用型人才离不开包括大学英语在内的应用型课程。而独立学院大学英语应用型课程应有符合独立学院学生特点的教学设计过程模式,该教学设计过程模式应该以ADDIE为基础,并且是一个完整的动态系统。     

基于PCA的决策树优化算法

为了改善传统ID3算法在分类属性选择上存在多值偏向性的不足,提出基于PCA的决策树优化算法。在普通基于PCA 的决策树改进算法中,存在数据经降维处理后代表性不强的问题,导致算法需经过多次数据运行后,准确率才能小幅提升。在ID3算法基础上,在分类前两次提取属性特征值,并计算了需要分类的数据量,也即对原始数据进行最重要的属性选择。在子树建立之后,再进行数据的降维合并选择。采用UCI数据库中的3个数据集对改进算法进行验证,结果表明改进算法的平均准确率达到94.6%,相比传统ID3算法与普通PCA决策树优化算法分别提升了1.6%和0.6%。因此,基于PCA的决策树算法能在一定程度上提升结果准确率,具备一定的应用价值。     

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。