【摘 要】
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目前,在高校管理中,特别是对学生的成绩管理工作中,普遍存在的问题是学生成绩数据量过于庞大,但对这些数据的处理还停留在初级的数据备份、查询及简单统计阶段,并没有对大量
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目前,在高校管理中,特别是对学生的成绩管理工作中,普遍存在的问题是学生成绩数据量过于庞大,但对这些数据的处理还停留在初级的数据备份、查询及简单统计阶段,并没有对大量的成绩数据进行深入地分析,加以捕捉有利于教学工作的信息,这是对教学信息资源的浪费。数据挖掘技术正是解决这个问题的可行而有效的方法。本文探讨了数据挖掘技术在学生成绩分析中的应用,重点介绍了关联规则经典的Apriori算法和著名的决策树ID3算法,使用Apriori关联规则算法挖掘出某门课程优秀对其它课程的影响程度;使用ID3决策树算法生成决策树分析学生成绩优良与哪些因素有关,并利用事后修剪法对决策树进行修剪,最后由决策树产生分类规则,完成了成绩分析决策树模型的建立。并在研究过程中独立开发了基于决策树ID3算法的决策树分类器
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