【摘 要】
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在数据挖掘中,ID3算法对于数据的分类和预测提供了一种重要的途径。该算法以信息论为基础,以信息熵和信息增益度为衡量标准,从而建立决策树,实现对数据的归纳分类。该文对各
【基金项目】
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湖北省自然科学基金项目:基于多粒度树的Web数据挖掘分类算法的研究(编号2011CDB226)
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在数据挖掘中,ID3算法对于数据的分类和预测提供了一种重要的途径。该算法以信息论为基础,以信息熵和信息增益度为衡量标准,从而建立决策树,实现对数据的归纳分类。该文对各招生院校的大量数据样本进行分析,依据学校类型、地理位置、校园面积、重点专业和企业口碑这几个较为重要的属性,利用ID3算法,获得不同属性上的信息增益,生成决策树,对学校的等级进行划分。该决策树可为报考学生提供参考,提高报考效率。
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