决策树算法的研究及其在大学生心理健康数据处理中的应用

• 作者: 晏杰
• 来源期刊: 江汉大学学报（自然科学版）
• 学科: 医学
• 关键词: 数据挖掘 决策树 心理健康 大学生
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息科学
• 页码范围: 371-375
• 页数: 5页
• 分类号: TP391|R195
• 字数: 3714字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16389/j.cnki.cn42-1737/n.2015.04.016

摘要

决策树分类是数据挖掘中的一种重要方法。探讨了决策树算法的基本思想和常用算法，并将决策树挖掘技术应用于大学生心理健康数据，分析挖掘影响大学生心理健康的因素。文章选择C5.0算法，通过Clemen?tine12.0进行决策树挖掘模型的构建，建立数据流，通过不断测试分析，发现影响大学生心理健康主要症状是强迫症。以强迫症为分类目标查看模型，可以了解到焦虑症和人际关系也起到很大的影响作用。将目标属性分别设置为焦虑_程度和人际关系_程度，输出变量设为剩余的9个因子变量，执行数据流挖掘出导致强迫症的主要原因，为指导心理健康的工作人员提供参考。