改进c4.5决策树算法的研究及在高考成绩预测的分析中应用论文

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1、广西大学硕士学位论文改进的C4.5决策树算法研究及在高考成绩预测分析中的应用姓名：周琦申请学位级别：硕士专业：计算机技术指导教师：顾平201204改进的C4．5决策树算法研究及在高考成绩预测分析中的应用摘要近年来，数据挖掘引起了信息产业界和整个社会的极大关注，其主要原因是存在可以广泛使用的大量数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，如市场分析、顾客保有、科学探索等。其中数据分类是数据挖掘领域研究的重要课题。目前用于分类的方法有很多种，其中决策树分类方法以其算法理论清晰、易被理解

2、以及容易转换成分类规则等优点被广泛研究与应用。本文以“学生成绩管理系统’’为研究背景，目的是研究如何将数据挖掘技术与现有的数据库系统相结合，从大量的数据中提取出隐藏在数据之中的有用信息，为学校的管理者提供综合分析。通过对数据挖掘基本原理、基本算法的研究开发了基于决策树算法的高考成绩预测分析模块。以改进的决策树C4．5算法为基础，根据学生成绩数据库中的信息建立一个决策树成绩预测模型，对学生高考成绩进行综合分析预测。通过对几种典型的决策树算法进行分析比较，本文提出了改进的C4．5算法。该算法是将高等数学中的一些原理与C4．5算法相

3、结合，对算法中的信息熵及分裂信息量公式进行化简，以达到提高算法运行效率的目的。最后利用程序分别实现改进前后的C4．5算法并进行对比实验，经过理论分析和实验结果表明，改进后的C4．5算法提高了决策树的构建速度，减少了算法的运行时间。本文提出的改进算法改善了原始决策树C4．5算法的性能，表现出了良好的分类效果。关键词：决策树改进的C4．5算法信息增益率信息熵高考成绩预测STUDYONTHEIMPROVEDC4．5DECISIONTREEALGORITHMANDITSAPPLICArrIoNoNTHESTUDENTPERFoRMAN

4、CESPREDICTIONABSTRACTInrecentyears，datamininghascausedtheinformationindustryandthegreatattentionofthesociety,themainreasonisthepresenceoflargeamountsofdatacarlbewidelyused，andisinurgentneedofthesedataintousefulinformationandknowledge．AccesstoinformationandknowledgeC

5、allbewidelyusedinV撕OUSapplications，suchasmarketanalysis，customerretention，scientificresearch，etc．Inthisprocess，thedataclassificationisanimportanttopicondatamining．Currentlytherearenumbersofdataclassificationmethods；thedecisiontreemethod，duetoitsclarityontheory,easil

6、ytounderstandandtransfertoclassification—rules，iswidelybestudiedandapplied．Inthisarticle，wepresenta“studentperformancemanagement'’system；westudiedhowtoapplythedataminingtechnologyonourrecentlyavailabledatabasesystem，abstracttheusefulinformationthathidingamongthehuge

7、data,andprovidetheschoolmanagersacompleteanalysis．Basedon01．11"studiedondatamining，wedevelopedamoduleforstudentperformanceprediction；inthismodule，thewithimprovedC4．5algorithm，wedevelopedadecisiontree01"1thestudentperformancedatabase，andpredictedthestudentscoresforth

8、ecollegeentranceexan'1．Byanalyzingseveraltypicaldecisiontreealgorithmanalysisandcomparison，inthisarticleputsforwardanimprovedC4．5algorithm