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。     

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。     

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.     

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。     

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．     

决策树在教学评价中的应用研究

决策树学习是人们广泛使用的一种归纳推理形式。先就决策树和决策树学习算法进行介绍,然后用实例阐述决策树在教育信息处理中的应用,主要以在教学评价中的应用为例来加以介绍。     

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．     

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。     

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。     

数据挖掘技术在高校教学评价系统中的应用

介绍了数据挖掘的基本涵义和主要方法,阐述了数据挖掘技术在教学评价系统中的应用,并从学生评价教师课堂教学质量的大量数据中找出了数据间的关系,为提高高校的课堂教学质量评价提供了科学依据。     

教学决策系统中的数据挖掘模型研究

针对高校教学管理中积累的海量数据,创新的提出并实现了一套完整的基于Web教学决策支持系统中的数据挖掘模型.从而使教学决策支持系统能更加科学地指导教务教学管理,提高教学质量.