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文檔簡(jiǎn)介
1、數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)是目前國(guó)內(nèi)外數(shù)據(jù)庫(kù)與信息決策領(lǐng)域最前沿的研究方向之一,它能夠找到大量數(shù)據(jù)背后所隱藏的規(guī)律性,從而為決策者提供相應(yīng)的支持信息。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)雖然已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用在許多領(lǐng)域,但是在教育領(lǐng)域的應(yīng)用與研究尚處于初始階段,因此對(duì)該技術(shù)進(jìn)行深入的分析與研究,不僅有著十分重要的理論意義,而且有著非常重要的應(yīng)用價(jià)值。
現(xiàn)階段各網(wǎng)絡(luò)學(xué)院對(duì)學(xué)生信息等數(shù)據(jù)的處理一般停留在簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)庫(kù)管理和查詢(xún)階段,不能發(fā)揮其應(yīng)有
2、的作用。根據(jù)這些數(shù)據(jù)具有分類(lèi)的預(yù)知性和離散性的特點(diǎn),可以靈活運(yùn)用決策樹(shù)ID3算法,生成決策分類(lèi)樹(shù)。但是由于ID3算法有多值偏向?qū)傩缘牟蛔?,如何?duì)屬性進(jìn)行篩選以提高分類(lèi)精確度,就成了問(wèn)題的關(guān)鍵。為此,本文運(yùn)用了一種基于灰色關(guān)聯(lián)度的修正因子屬性選擇方法。該方法首先計(jì)算各特征屬性與類(lèi)別屬性之間的灰色關(guān)聯(lián)度,并將它們排序;其次對(duì)信息增益大但取值較多的屬性通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)度來(lái)判斷是否最優(yōu),從而確定是否降低它的信息增益;最后對(duì)信息增益大取值多但灰色關(guān)聯(lián)
3、度低的屬性,在計(jì)算其信息增益時(shí)通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)度的正弦值來(lái)代替用戶(hù)興趣度值,其它屬性計(jì)算信息增益時(shí)用戶(hù)興趣度設(shè)為0。仿真結(jié)果表明效果良好。
用上述方法對(duì)影響學(xué)生成績(jī)相關(guān)屬性集進(jìn)行屬性選擇,把基于決策樹(shù)理論的數(shù)據(jù)挖掘改進(jìn)算法引入到學(xué)生成績(jī)分析中,找出影響學(xué)生成績(jī)的潛在因素,從而為教學(xué)部門(mén)提供決策支持信息,促使更好地開(kāi)展教學(xué)工作,提高教學(xué)質(zhì)量。此方法與傳統(tǒng)的決策樹(shù)數(shù)據(jù)分類(lèi)方法相比,它可有效地選擇出對(duì)于分類(lèi)最重要的屬性,提高規(guī)則的預(yù)
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