決策樹關聯(lián)規(guī)則算法在高校貧困生評定管理中的應用.pdf

1、隨著教育事業(yè)的不斷發(fā)展，高校的招生規(guī)模迅速擴大，貧困生支持力度明顯增大。貧困生資助的關鍵在于評定標準和評定方法的公正性。目前高校大多采用人為評定方法，工作效率相對低，存在評定指標不透明、不客觀等漏洞。因此，研究高校貧困生評測客觀評定方法有一定的實用價值?；跀?shù)據(jù)挖掘技術(shù)從海量的數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，采用關聯(lián)規(guī)則算法與決策樹算法實現(xiàn)有價值數(shù)據(jù)提取并用于解決實際應用是有一項意義的研究工作。
　　 論文綜合運用關聯(lián)規(guī)則和決策樹算法數(shù)

2、據(jù)挖掘改進算法，提出了基于關聯(lián)規(guī)則挖掘的決策樹算法，用于貧困生評定實踐應用問題。第一，分析了關聯(lián)規(guī)則算法和決策樹算法的具體執(zhí)行步驟，鑒于Apriori算法性能高且大幅度壓縮了候選集大小的特點，以及C4.5算法在決策樹算法中的分類精度很高，本文提出的算法實際上是基于Apriori算法的C4.5算法;第二，對決策樹構(gòu)造過程進行分析，將關聯(lián)規(guī)則算法引入到?jīng)Q策樹構(gòu)造中，通過從關聯(lián)規(guī)則算法生成的一系列規(guī)則中，提取特征構(gòu)造新的屬性，重組數(shù)據(jù)集;第三

3、，對C4.5算法進行改進，首先通過將信息熵值較高的分枝合并到信息熵值較低的分枝中，有效避免了C4.5算法的碎片問題;另外，在信息熵計算過程中引入一個平衡度系數(shù)ω，通過對某些不重要的屬性指定平衡度系數(shù)，可以相對降低這些屬性的信息熵，從而使生成的決策樹有更高的準確性。第四，將改進算法對一個測試集進行分類，展示了改進算法的具體過程。為了說明算法優(yōu)勢，還采用UCI數(shù)據(jù)庫中的三個數(shù)據(jù)集對改進算法進行實驗驗證，結(jié)果表明改進算法相對于原算法具有明顯的