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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。

【关键词】 数据挖掘聚类决策树ID3算法
  • 【文献出处】 中国石油大学胜利学院学报 ,Journal of Shengli College China University of Petroleum , 编辑部邮箱 ,2013年02期
  • 【分类号】TP311.13
  • 【被引频次】7
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