【摘 要】
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本文以数据挖掘中的决策树分类算法为主要研究对象.对目前已有的各种决策树分类算法进行了仔细研究,并指出各算法的优点和不足.同时将数据挖掘中分类与回归树(CART)的分类算
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本文以数据挖掘中的决策树分类算法为主要研究对象.对目前已有的各种决策树分类算法进行了仔细研究,并指出各算法的优点和不足.同时将数据挖掘中分类与回归树(CART)的分类算法用于我校的"基于知识发现的科研管理决策支持系统"项目中的人才识别模块的开发中.数据挖掘应用于高校的人才识别还没有看到.高校人才的引进对学校的发展十分重要.传统的人才识别方式是考察引进人员的一些定性的指标来进行人才识别,这样难以保证识别结果的全面性、科学性、和准确性.本文给出了一种新的定量的人才识别的方法,它是利用数据挖掘中分类与回归树(CART)的分类算法为理论基础对人才进行定量的识别,更具科学性.分类与回归树算法利用过去已有的引进人才的经验数据分析提取规则,为以后的人才识别提供合理的、科学的决策支持.
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