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基于聚类和决策树算法的成绩影响因素分析
基于聚类和决策树算法的成绩影响因素分析
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摘要：
应用数据挖掘中的K-means算法对学生成绩数据表进行分类,得到成绩的定性评价,并对分类后的结果使用ID3算法建立决策树分析,得到影响成绩的关键因素是上课出勤次数,其他各种因素对成绩的影响相对较小.通过数据挖掘可将藏匿于海量数据中的有用信息挖掘出来,将其应用于成绩影响因素分析,能够促进学校教学工作的进一步提升.
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文献信息
| 篇名 | 基于聚类和决策树算法的成绩影响因素分析 | ||
| 来源期刊 | 中国石油大学胜利学院学报 | 学科 | 工学 |
| 关键词 | 数据挖掘 聚类 决策树 ID3算法 | ||
| 年，卷（期） | 2013,（2） | 所属期刊栏目 | 工程技术应用研究 |
| 研究方向 | 页码范围 | 33-35 | |
| 页数 | 3页 | 分类号 | TP311.13 |
| 字数 | 2166字 | 语种 | 中文 |
| DOI | 10.3969/j.issn.1673-5935.2013.02.011 | ||
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研究主题发展历程
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数据挖掘
聚类
决策树
ID3算法
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
中国石油大学胜利学院学报
主办单位：
中国石油大学胜利学院
出版周期：
季刊
ISSN：
1673-5935
CN：
37-1446/TE
开本：
大16开
出版地：
山东省东营市济南路1号
邮发代号：
创刊时间：
1998
语种：
chi
出版文献量（篇）
2669
总下载数（次）
5
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4821
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