基于C4.5算法的学生成绩的研究与分析

该文探索研究应用C4.5决策树算法来分析高等职业院校的学生成绩的新方法,同时建立起一个学生成绩分析决策树模型,完整地展现了学生成绩分类挖掘的全过程;并以广州工程技术职业学院的学生成绩管理系统的学生成绩数据为实例,运用Java编程语言开发了一个基于C4.5算法的学生成绩分析系统,以合理调整教学服务过程中出现的问题,提高管理效率与教学质量,全面促进学生的素质发展,提高高等职业院校的综合办学能力和核心竞争力。     

基于决策树分类算法在大学生成绩分析中的应用

针对大学生计算机二级成绩影响因素的问题,运用决策树方法C4.5算法对湖北工程学院新技术学院2012级学生计算机二级成绩进行分析挖掘并生成决策树模型。通过模型分析找出分类规则总结出成绩影响因子,为今后计算机等级考试的教学工作提供指导性意见并提高考试的通过率,达到提高教学质量和促进教育教学改革的目的。     

决策树算法在学生成绩预测分析中的应用

在教学管理工作中,学生成绩是评估教学质量的重要依据,多种因素可能对学生成绩造成影响。利用数据挖掘工具,对学生的学习成绩进行预测分析,利用预测分析结果,及时指正学生出现的不良学习行为,检查老师的教学效果。应用决策树C4.5算法建立学生成绩预测分析模型及分类规则,找出影响学生成绩的因素,有效的辅助教学管理工作。     

数据挖掘在学生专业成绩预测上的应用

学生特征的提取以及学习效果预测一直是教育数据挖掘领域的热门课题。本文将结合国内高校教育现状和现有的教育数据挖掘成果,以weka作为实验平台,应用C4.5算法对本科生的专业培养数据做建模分析以及成绩预测,通过采集到的实际数据做实验验证,找到潜在于成绩信息之中的学生行为规律,为提前干预学生学习行为,优化教育决策做出有意义的指引。     

基于属性依赖度计算和PCA的C4.5算法

针对C4.5算法繁多的对数运算、无关属性地干扰和属性相关性的影响等问题,提出了基于属性依赖度计算和主成分分析(PCA)的C4.5算法.根据等价无穷小的原理简化运算公式;用属性依赖度的计算并借鉴PCA算法的压缩原理来处理属性相关性问题;引入了“平均波动率”和“应用权重”两个新概念,得到一个新的属性选择度量.用学生综合成绩的评定工作进行应用分析,并用UCI数据集进行性能比较,实验表明:改进后算法的评定结果更科学,并且分类更准确,运算效率更高.     

C4.5算法在成绩分析中的应用

对如何将数据挖掘技术应用于成绩分析的问题进行了研究。通过调查淮北职业技术学院08级学生学习《数据结构》的学习情况,与现有的成绩分析方法完全不同的角度,通过采用数据挖掘中的C4.5算法,建立了学生成绩分析决策树模型,并提取了分类规则,可以对今后的教学工作发挥积极的指导作用,实验结果及分析表明了该方法的有效性。     

基于C4.5算法的高校财务预警系统的研究

C4.5算法是基于信息熵理论进行数据分类分析的经典决策树数据挖掘算法,它主要包括数据预处理、决策树生成、决策树修剪、决策树规则提取等步骤。将C4.5算法应用于高校财务预警系统的数据分析中,通过对调查数据挖掘分析表明,数据挖掘在高校财务预警调查数据分析中具有广泛的应用前景。     

在线课程的多项成绩预测模型研究

在线课程学习过程中会产生大量的学习行为数据。通过对这些数据进行挖掘分析,能够预测在线课程成绩。本文以安徽师范大学“面向对象程序设计”课程后台数据库作为实验数据集,评估了ID3、C4.5和CART等算法构建的决策树预测模型,其中CART算法最优。研究发现,期中测试分数、1-4章测试分数、章节学习次数和互动得分等指标对期末成绩的影响最大。为了提升模型性能,改进了CART算法。实验结果表明,其能够提升预测准确率,具有较好的应用价值。     

智慧教育背景下基于大数据的学生成绩预测模型

针对教师对学生升学成绩预测难度较大的问题,笔者提出智慧教育背景下基于大数据的学生成绩预测模型。该模型以数据关联原则为理论依据,以对学生成绩有直接关联的数据为预测数据,用牛顿插值法扩充数据,并利用Aprior算法对预处理后的数据进行特征提取,形成与数据特征相关的数据项,最后运用神经网络算法预测学生成绩。经实验证明,本模型能准确预测学生的升学成绩。     

基于SPMD的C4.5并行决策树加速分析

决策树分类方法是解决数据挖掘、模式识别中分类任务的有效方法,然而,在大规模的数据集上运行时,其运行效率受到严重影响。文中选取决策树的代表算法C4.5算法为研究对象,利用算法固有的并行性对其进行优化研究。文中利用MATLAB实现串行的C4.5决策树,并对构成该决策树的子函数进行运行时间分析,从而确定信息增益率计算的复杂性为限制算法速度的关键因素。针对此计算瓶颈,结合决策树算法在子节点分割以及最优分裂属性选择等方面的并行性,纵向划分数据,构建了并行的C4.5决策树,并利用MATLAB并行计算池功能以及SPMD设计实现。对并行后决策树运行时间验证结果表明,将C4.5决策树并行化后,并行决策树的构建时间显著缩短,实现了算法的加速。     

基于sniffer数据的分类学习算法的研究

入侵检测技术是信息安全主动防御技术的关键技术之一,在介绍了利用决策树算法C4.5对于KDDCUP1999提供的sniffer数据进行处理的可行性分析后,详细分析了C4.5算法的两种扩展算法:袋装保持算法和泛化训练算法,并给出了大量的实验结果。     

Fleiss’ Kappa系数在贝叶斯决策树算法中的应用

针对决策树C4.5算法处理小规模缺失数据以及二义性数据时不稳定、效率低,以及在分裂节点时条件属性之间关系的问题,提出了一种在决策树C4.5算法与朴素贝叶斯算法结合的基础上,引入Fleiss’ Kappa系数的改进算法,从而解决了C4.5算法在处理小规模缺失数据、二义数据效率低以及条件属性之间相关性的问题。通过理论分析和在标准UCI数据集实验结果表明,该算法在牺牲一定执行效率的基础上,分类精度得到明显的提高。     

数据挖掘C4.5算法在市政工程造价的应用研究

首先对C4.5算法做了介绍,然后针对案例工程对算法提出一些优化措施,运用C4.5算法对案例市政道路工程工程量清单费用进行建模与分析研究,提取分类规则,最后随机验证分类规则的普遍适用性。通过随机验证可知该分类规则具有普遍适用性,可以帮助工程造价相关从业人员进行快速预测,提高决策分析的工作效率。     

C4.5分类算法在高职就业预测中的应用

将C4.5决策树分类算法用于高职就业预测,并提取挖掘规则。对学生基本信息、各科考试成绩,以及就业信息进行处理,选取决策属性,构造决策树,由提取的规则,获得就业和学生成绩之间的关系,挖掘结果显示,该算法能将学习成绩属性和是否是学生干部属性进行正确分类,做出一定的就业预测,对辅助决策具有一定的帮助。     

基于决策树C4.5集成算法的图像自动标注

集成学习逐渐成为机器学习的研究热点。针对决策树C4.5集成算法中基分类器多样性差的问题,提出了修正矩阵Correction Matrix –C4.5(CMC4.5)集成学习算法,并将其应用于图像自动标注。算法首先对特征子集进行多样性处理,然后通过构造修正矩阵依次得到基分类器C4.5全新训练数据集,实现训练数据集之间的多样性和属性特征完整性,完成集成算法。对比实验表明,CMC4.5集成学习方法大大提高了分类准确率。将CMC4.5集成学习与图像标注相结合,实现了基于CMC4.5的图像自动标注。     

决策树算法在入侵检测中的应用分析及改进

对入侵检测的现状进行了分析,并以决策树方法为例子,介绍了数据挖掘技术在入侵检测中的应用.在对C4.5算法的基本流程进行描述的基础上,结合入侵检测中获取的数据集,利用C4.5算法实现对数据的分类,并进行了规则的提取,结合数据结构中查找算法的思想对加快规则库匹配方法上提出了改进意见.对决策树方法今后将会面临的问题进行了分析和阐述,并指明了今后的研究方向.     

数据仓库和数据挖掘在高校决策支持中的应用研究

运用高校学生成绩、学籍等相关数据,创建高校学生成绩分析的数据仓库,运用ID3算法实现基于学生成绩等级的决策树挖掘模型的构建,由决策树提取分类规则,并利用Analysis Services工具进行挖掘验证.     

决策树C4.5算法的改进与分析

C4.5算法在选择分裂属性时只考虑了每个条件属性和决策属性之间的关系，而没有考虑到条件属性间的相关性，直接影响构建树的准确率。提出一种基于Kendall和谐系数的C4.5决策树优化算法，用于解决条件属性之间相关性的问题，提高算法属性选择的准确性。在引入系数的基础上运用等价无穷小原理对计算公式进行简化，提高了算法的效率。对改进后的C4.5算法和传统的算法进行仿真实验，结果表明，改进的C4.5算法在准确度和效率上都有较大提高。     

关联规则在教学信息中的应用研究

为了提高教学管理预知性，提高人才培养质量，以收集整理的学生基本信息、历史成绩数据及各项素质测评成绩为数据源，运用经典的关联规则挖掘技术进行挖掘，分析对学生成绩产生影响的因素等。通过分析算法和系统的实现结果表明，采用关联规则挖掘技术分析学生成绩的影响因素，可靠且可行。     

基于距离权值的C4.5组合决策树算法

针对C4.5决策树算法在处理多维数据分类时,没有考虑各属性对分类结果的影响,导致分类准确率低的问题,提出一种基于距离权值的C4.5组合决策树算法。根据标准欧式距离定义数据属性的距离权值,更新C4.5决策树算法的信息增益率,得到基于距离权值的C4.5算法。利用改进后的C4.5决策树分类算法训练多个基分类器,基分类器通过Bagging集成方法构建组合决策树。实验结果表明,该算法在处理多维数据时有较高的准确性和稳定性。