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  本文關(guān)鍵詞：基于決策樹(shù)算法的考試成績(jī)分析系統(tǒng)的研究與開(kāi)發(fā)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《湖南大學(xué)》 2008年

基于決策樹(shù)算法的考試成績(jī)分析系統(tǒng)的研究與開(kāi)發(fā)

黃愛(ài)輝  

【摘要】： 在高職院校的教學(xué)管理中,特別是學(xué)生成績(jī)管理工作中,每年產(chǎn)生大量的學(xué)生成績(jī)數(shù)據(jù),但對(duì)這些數(shù)據(jù)的處理還停留在簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)備份、查詢及簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)階段,并沒(méi)有對(duì)這些成績(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的分析,找到有利于教學(xué)管理的信息,這是對(duì)教學(xué)信息資源的浪費(fèi)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正是解決這個(gè)問(wèn)題的可行而有效的方法。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)新興的邊緣學(xué)科,經(jīng)過(guò)十幾年的努力,數(shù)據(jù)挖掘在許多領(lǐng)域都取得了廣泛的應(yīng)用。 本文著重研究了數(shù)據(jù)挖掘分類算法,對(duì)決策樹(shù)ID3算法、C4.5算法的理論進(jìn)行了詳細(xì)的介紹和分析,通過(guò)對(duì)各種常用分類算法的比較研究,總結(jié)了各種分類算法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn),為選擇使用C4.5決策樹(shù)算法提供了依據(jù)。針對(duì)C4.5算法計(jì)算量大的缺點(diǎn),利用高等數(shù)學(xué)中的等價(jià)無(wú)窮小原理提出了改進(jìn)的C4.5算法,減少了計(jì)算量,提高了構(gòu)造決策樹(shù)的效率,并用UCI中的數(shù)據(jù)集對(duì)C4.5算法和改進(jìn)后的C4.5算法進(jìn)行了對(duì)比試驗(yàn)。 為了使數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹(shù)算法應(yīng)用在高職學(xué)生的成績(jī)分析中,提出了決策樹(shù)算法在高職院校學(xué)生成績(jī)分析中的應(yīng)用方案,構(gòu)建了成績(jī)分析模型;并對(duì)學(xué)生成績(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)中的成績(jī)進(jìn)行了數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)削減等數(shù)據(jù)預(yù)處理,處理了空缺數(shù)據(jù)、將連續(xù)值屬性離散化,建立了數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)。使用改進(jìn)后的C4.5決策樹(shù)算法生成決策樹(shù),由決策樹(shù)產(chǎn)生分類規(guī)則,從分類規(guī)則中找出影響高職學(xué)生學(xué)習(xí)成績(jī)的主要因素,為學(xué)院教學(xué)管理部門和教師有針對(duì)性的提高教學(xué)質(zhì)量提供有力的數(shù)據(jù)支持;對(duì)高職院校計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)的課程設(shè)置體系進(jìn)行了簡(jiǎn)單的探討。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號(hào)】：TP311.13
【目錄】：

摘要5-6

Abstract6-10

插圖索引10-11

表格索引11-12

第1章 緒論12-19

1.1 論文背景12-14

1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及進(jìn)展14-16

1.3 課題來(lái)源及意義16-17

1.4 研究?jī)?nèi)容17-18

1.5 論文結(jié)構(gòu)18-19

第2章 相關(guān)知識(shí)19-37

2.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)19-21

2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘的定義19-21

2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象21

2.2 數(shù)據(jù)挖掘的分類21-23

2.2.1 關(guān)聯(lián)分析(Association Analysis）21

2.2.2 聚類分析(Clustering）21-22

2.2.3 分類(Classification）22

2.2.4 預(yù)測(cè)(Predication）22

2.2.5 時(shí)序模式(Time.Series Pattern）22

2.2.6 偏差分析(Deviation）22-23

2.3 數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程23-24

2.4 數(shù)據(jù)挖掘的方法和技術(shù)24-26

2.4.1 歸納學(xué)習(xí)法24-25

2.4.2 聚類方法25

2.4.3 統(tǒng)計(jì)分析方法25

2.4.4 仿生物技術(shù)25

2.4.5 可視化技術(shù)25-26

2.4.6 模糊數(shù)學(xué)方法26

2.4.7 其它方法26

2.5 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域26-27

2.6 決策樹(shù)分類方法27-33

2.6.1 決策樹(shù)算法的發(fā)展27-29

2.6.2 決策樹(shù)類型與生成過(guò)程29-30

2.6.3 剪枝30-31

2.6.4 分類模型的評(píng)估方法31-32

2.6.5 決策樹(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)32-33

2.7 典型的決策樹(shù)算法—ID3 算法33-36

2.8 本文采用的數(shù)據(jù)挖掘方法36

2.9 本章小結(jié)36-37

第3章 一種改進(jìn)的C4.5 算法37-53

3.1 C4.5 算法37-39

3.2 C4.5 如何估算錯(cuò)分率進(jìn)行剪枝39-40

3.3 C4.5 算法的應(yīng)用舉例40-46

3.4 C4.5 決策樹(shù)算法改進(jìn)的原理46-50

3.4.1 信息熵的簡(jiǎn)化46-47

3.4.2 改進(jìn)的C4.5 算法47-48

3.4.3 改進(jìn)的C4.5 算法應(yīng)用48-50

3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析50-52

3.5.1 生成的決策樹(shù)分析50

3.5.2 性能分析50-52

3.6 本章小結(jié)52-53

第4章 學(xué)生成績(jī)分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)53-65

4.1 高職院校成績(jī)分析的研究?jī)?nèi)容53-54

4.2 現(xiàn)有成績(jī)分析的不足54-55

4.3 學(xué)生成績(jī)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)55-63

4.3.1 解決方案55-57

4.3.2 系統(tǒng)總體框架設(shè)計(jì)57-58

4.3.3 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)58

4.3.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理58-63

4.4 編程環(huán)境63-64

4.5 本章小結(jié)64-65

第5章 改進(jìn)的C4.5算法在學(xué)生成績(jī)分析系統(tǒng)的應(yīng)用65-70

5.1 基于相關(guān)性屬性決策算法生成決策樹(shù)模型65-67

5.2 所學(xué)課程之間關(guān)系的求解67-68

5.3 相關(guān)性研究對(duì)教育的指導(dǎo)意義68-69

5.4 本章小結(jié)69-70

結(jié)論與展望70-72

總結(jié)70-71

展望71-72

參考文獻(xiàn)72-75

攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文75-76

致謝76

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