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李莉贞 《忻州师范学院学报》2012,28(5):14-16
文章主要采用数据挖掘技术中的决策树C4.5算法,对本校学生成绩中的大量数据进行处理,从中选取决策属性,构造决策树,并提取分类规则,从而获取不同类型的学生与成绩之间的关系.试验结果表明,C4.5算法能够将数据进行准确分类和预测,最终得到有价值的结论,供教师决策分析. 相似文献
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分类问题一直是数据挖掘、模式识别等领域的重要研究内容,应用大数据技术处理与分析海量数据可实现预测分类。数据科学研究一般过于依赖LGBM和XGBoost,但在某些情况下,线性回归的效果比GBM树更好。采用机器学习中的logistics回归算法对足球比赛历史数据进行分析处理,从而挖掘数据之间的关联。通过对训练集的后视检验得到每种结果的概率,对足球比赛结果进行预测。对决策树和集成算法Adaboost建模,提高了预测准确率。该方法对预测世界杯足球比赛结果具有指导作用。 相似文献
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邱瑾 《柳州职业技术学院学报》2012,12(2):54-56,64
历年学生就业积累的大量数据信息,运用数据挖掘算法中的C4.5决策树算法对所给数据进行分类和预测。通过实例给出了该算法在高职高专就业工作中的应用,找出影响学生就业的主要因素。 相似文献
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以现有的数据挖掘决策树算法作为理论支撑，从就业数据出发，按照数据挖掘的基本步骤和方法，执行C4.5决策树算法对数据进行分类和预测，从积累的大量数据中得到以就业类别为属性的分类规则，以此为学校领导机构提供决策支持，提高就业水平，对就业指导工作具有一定的现实意义。 相似文献
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马伟杰 《河南广播电视大学学报》2012,(3):108-110
决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法,通常用来形成分类器和预测模型。对网络课程知识点个性化设计中的大量数据,运用数据挖掘算法中的决策树C4.5算法对所给数据进行处理,选取决策属性,构造决策树,提取分类规则,获取每一个知识点与不同类型的学生之间的关系。通过实验仿真发现,C4.5决策树算法取得了较为理想的分类预测效果。 相似文献
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总结了数据挖掘的基本方法、文本数据挖掘的关键技术,讨论了文本挖掘的定义和文本分类的一些形式,并对文本数据的数据挖掘算法进行了研究。 相似文献
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李洋 《佳木斯教育学院学报》2011,(6):61-62
数据挖掘技术正以其强大的功能在许多研究和应用领域得到广泛的发展,分类预测算法更是有着广泛的应用前景,决策树算法是一种重要的分类方法,是数据挖掘领域研究热点之一。在学生管理工作中,运用决策树算法对海量的学生信息进行处理,在实际操作中,有着很高的参考价值。 相似文献
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C4.5 算法是数据分类的经典数据挖掘算法。整合并规范了临床确诊病例中的糖尿病并发症数据,同时进行了粗糙集约简,并运用C4.5算法实现了分类。研究表明,该方法能很好地实现决策分类,以辅助临床诊断。 相似文献
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针对传统入侵检测系统存在的问题,提出将数据挖掘技术应用到入侵检测系统中,分析了常用于入侵检测技术中的数据挖掘方法,并将关联分析与分类分析应用到基于主机日志的异常检测中,对数据挖掘算法和如何将数据挖掘算法应用到入侵检测系统进行了研究.实现了一个基于主机日志数据的挖掘模块,通过对IIS日志文件的挖掘,生成访问异常关联规则,为入侵检测系统服务. 相似文献
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首先介绍了CRM和数据挖掘的基本理论知识;然后通过数据挖掘在CRM中的主要应用和在CRM中启动数据挖掘的基本步骤两个方面对数据挖掘在CRM中的应用进行了详细的说明;最后对数据挖掘技术中的决策树分类算法应用于客户分类进行了研究,着重探讨了其中的SLIQ算法及其改进算法。 相似文献
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以基于数据挖掘方法的入侵检测技术研究为核心,对数据挖掘技术和入侵检测技术进行了研究和分析,探讨了数据挖掘方法中聚类算法在入侵检测中的应用,提出了一种基于最短距离算法的最近邻优先（NearestNeighbor First）算法,并采用KDD Cup 1999数据集中的数据对该算法的执行效率进行检测. 相似文献
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向文燕 《柳州职业技术学院学报》2011,11(2):31-34
影响中学生英语成绩的因素很多,本文运用数据挖掘技术中的ID3算法,对中学生的英语成绩进行分析。结果表明,ID3算法能够较好的对数据进行分类,所生成的分类规则有助于今后中学英语教学工作的开展。 相似文献
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沈林 《廊坊师范学院学报(自然科学版)》2010,10(4)
企业在经营活动中经常需要根据以往经营的数据来预测客户数量,但数据的规模往往非常巨大,难以通过人力来进行分析.所以必须利用计算机,通过数据挖掘的方法来进行分析.C4.5决策树算法是一种流行的用于数据挖掘的方法,可以快速准确地将数据分类. 相似文献
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为提高CRM对市场活动和销售活动的分析能力,本文提出将数据挖掘技术应用于CRM系统中,重点讨论了数据分类方法从CRM数据库的大量信息中发现企业产品的销售规律和客户群特征,介绍了决策树分类算法,并给出具体的数据分类实例的实施过程。 相似文献
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非平衡数据分类问题是近些年机器学习和数据挖掘领域的一个研究热点。对于非平衡数据分类问题,标准的分类学习算法不能获得良好的性能,因为它们往往只关注多数类而忽略少数类。从分类学习的3个不同层面对非平衡数据分类算法进行了综述,并指出了该领域未来可能的研究方向。 相似文献