數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在招生信息系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf

1、本文以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究作為核心，深入研究了關(guān)聯(lián)規(guī)則和決策樹分類技術(shù)。關(guān)聯(lián)規(guī)則及決策樹歸納分類作為數(shù)據(jù)挖掘的兩個重要方法，有著可理解性強、簡潔性好、應(yīng)用范圍廣等優(yōu)點。 文章首先介紹了對傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的改進(jìn)。在介紹現(xiàn)行算法——Apriori算法不足的基礎(chǔ)上，本文提出了新的改進(jìn)算法。經(jīng)考生實際數(shù)據(jù)測試證明，改進(jìn)后的算法與傳統(tǒng)算法相比具有更好的性能和可擴(kuò)展性。其次闡述了對ID3決策樹分類算法的改進(jìn)。介紹了經(jīng)典的ID3決策樹分類算法，

2、并提出了一種高效的簡化決策樹的算法。算法先序遍歷由ID3構(gòu)造出來的決策樹的各個節(jié)點并對其子樹進(jìn)行比較，如果各子樹的屬性都相同而且存在某些相應(yīng)的分支對于各子樹完全相同，則改變決策樹中相應(yīng)屬性的層次關(guān)系并把相同的分支分別合并起來。算法減少了決策樹的深度、寬度與葉子數(shù)目，降低了決策樹的規(guī)模。本文通過深入學(xué)習(xí)和研究，在總結(jié)實際項目開發(fā)經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，嘗試將招生考試中的商業(yè)邏輯與數(shù)據(jù)挖掘功能平滑集成，形成簡單易用的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。以便對成人教育有全面