【摘 要】
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决策树算法在数据挖掘技术中有重要的作用,本文着重研究了决策树理论中的C4.5算法,针对其在当训练集样本包含大量的连续值属性时,算法将会效率低下的缺点,提出了利用划分熵取
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决策树算法在数据挖掘技术中有重要的作用,本文着重研究了决策树理论中的C4.5算法,针对其在当训练集样本包含大量的连续值属性时,算法将会效率低下的缺点,提出了利用划分熵取得最小值的改进方法,得出对连续值属性离散化处理时,只需对其其边界点进行计算,降低连续值属性离散化的时间复杂度。同时对求解信息增益率的公式进行了简化。本文改进了一种决策树的简化模型。使之能利用信息增益度量选择测试属性,得到最为合理的测试属性,也使得属性选择度量的信息理论含义清晰,可解释性明确。本文设计实现了一个学生成绩预测系统,以C语言典型课程为例,挖掘该课程成绩与哪些因素相关,哪些是决定性因素,使教师针对不同类型的学生采用不同的教学方法和教学侧重点,提高该课程成绩。
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