贝叶斯决策树方法在招生数据挖掘中的应用

• 作者: 李石君 陈忠伟 黄春华
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 贝叶斯决策树 分类 招生数据 报到预测
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 114-118
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5837字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2016.04.025

摘要

文中首先简单介绍了贝叶斯决策树方法的基本思想,该方法结合了贝叶斯分类的先验信息方法和决策树分类的信息增益方法的优点,加入贝叶斯节点弥补了决策树不能处理具有二义性或存在缺失值数据的缺点。在此基础上,文中设计了一种基于朴素贝叶斯方法和ID3算法的贝叶斯决策树算法———NBDT-ID3算法,并给出了该算法的设计及分析过程。然后将该算法应用到高职招生数据挖掘中,对新生报到情况进行分析与预测,并在Matlab环境下进行了实验验证。实验结果表明,NBDT-ID3算法在付出一定时间代价的情况下,不仅可以获得更高的分类精度,而且在处理二义性、不完整或不一致数据方面具有更好的效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李石君	武汉大学计算机学院	88	753	16.0	22.0
2	黄春华	武汉大学计算机学院	9	84	4.0	9.0
4	陈忠伟	广西英华国际职业学院工信学院	13	38	4.0	6.0