數據挖掘技術在招生信息系統(tǒng)中的應用.pdf

1、本文以數據挖掘技術的研究作為核心，深入研究了關聯(lián)規(guī)則和決策樹分類技術。關聯(lián)規(guī)則及決策樹歸納分類作為數據挖掘的兩個重要方法，有著可理解性強、簡潔性好、應用范圍廣等優(yōu)點。 文章首先介紹了對傳統(tǒng)關聯(lián)規(guī)則算法的改進。在介紹現(xiàn)行算法——Apriori算法不足的基礎上，本文提出了新的改進算法。經考生實際數據測試證明，改進后的算法與傳統(tǒng)算法相比具有更好的性能和可擴展性。其次闡述了對ID3決策樹分類算法的改進。介紹了經典的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構造出來的決策樹的各個節(jié)點并對其子樹進行比較，如果各子樹的屬性都相同而且存在某些相應的分支對于各子樹完全相同，則改變決策樹中相應屬性的層次關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、寬度與葉子數目，降低了決策樹的規(guī)模。本文通過深入學習和研究，在總結實際項目開發(fā)經驗的基礎上，嘗試將招生考試中的商業(yè)邏輯與數據挖掘功能平滑集成，形成簡單易用的數據挖掘系統(tǒng)。以便對成人教育有全面