基于决策树算法考试成绩分析系统的研究与开发.pdf文档全文免费阅读、在线看

  本文关键词：基于决策树算法的考试成绩分析系统的研究与开发，由笔耕文化传播整理发布。

基于决策树算法的考试成绩分析系统的研究与开发 摘 要 在高职院校的教学管理中，特别是学生成绩管理工作中，每年产生大量的学 生成绩数据，但对这些数据的处理还停留在简单的数据备份、查询及简单统计阶 段，并没有对这些成绩数据进行深入的分析，找到有利于教学管理的信息，这是 对教学信息资源的浪费。数据挖掘技术正是解决这个问题的可行而有效的方法。 数据挖掘是一个新兴的边缘学科，经过十几年的努力，数据挖掘在许多领域都取 得了广泛的应用。 本文着重研究了数据挖掘分类算法，对决策树ID3算法、C4．5算法的理论 进行了详细的介绍和分析，通过对各种常用分类算法的比较研究，总结了各种分 类算法的优点和缺点，为选择使用C4．5决策树算法提供了依据。针对C4．5算法 计算量大的缺点，利用高等数学中的等价无穷小原理提出了改进的C4．5算法， 减少了计算量，，提高了构造决策树的效率，并用UCI中的数据集对C4．5算法和 改进后的C4．5算法进行了对比试验。 为了使数据挖掘中的决策树算法应用在高职学生的成绩分析中，提出了决策 树算法在高职院校学生成绩分析中的应用方案，构建了成绩分析模型；并对学生 成绩数据库中的成绩进行了数据清理、数据转换、数据削减等数据预处理，处理 了空缺数据、将连续值属性离散化，建立了数据挖掘数据库。使用改进后的C4．5 决策树算法生成决策树，由决策树产生分类规则，从分类规则中找出影响高职学 生学习成绩的主要因素，为学院教学管理部门和教师有针对性的提高教学质量提 供有力的数据支持；对高职院校计算机应用技术专业的课程设置体系进行了简单 的探讨。 关键词：数据挖

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