決策樹分類算法的研究及其在教學分析中的應用.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘（Data，Mining）又稱數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)，是一個從大規(guī)模數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)中抽取有效的、隱含的、以前未知的、有潛在使用價值的信息的過程，它是當今眾多學科領域特別是數(shù)據(jù)庫領域最前沿的研究課題之一。對數(shù)據(jù)挖掘技術的研究，國內(nèi)外已經(jīng)取得了許多令人矚目的成就，并成功地應用到了許多領域。 在高校的學生管理、教學工作科學化的今天，傳統(tǒng)的教學管理手段已逐漸不能適應社會發(fā)展的需求。與此同時，數(shù)據(jù)挖掘技術的快速發(fā)展及其應用領域的不斷擴大

2、使得將數(shù)據(jù)挖掘技術應用于高校的教學、管理已是必然的趨勢。如果以歷屆的教學信息庫為數(shù)據(jù)源，利用學生、教師及教材等情況信息，使用數(shù)據(jù)挖掘技術發(fā)現(xiàn)以上各要素對學生課程成績影響的強弱，挖掘結(jié)果將可用于合理的設置教學方案。 一般情況下，可將數(shù)據(jù)挖掘算法分成分類和預測、聚類分析、關聯(lián)規(guī)則挖掘等幾種，其中決策樹分類算法是其中最重要最常用的技術之一，也是目前研究的熱點問題。基于以上情況，本文做了如下工作： 1．對各種決策樹分類算法進行了

3、詳細介紹，研究了每種算法的主要優(yōu)缺點； 2．以學生課程成績與教學要求、教材選用、教師情況和學生情況之間的關系為前提，利用決策樹分類算法ID3的傳統(tǒng)實現(xiàn)途徑開發(fā)了學生成績分析系統(tǒng)； 3．在認真分析傳統(tǒng)實現(xiàn)方法所存在的問題后，提出了改進的實現(xiàn)途徑CASP（Classifying Algorithm on Server Procedure），并也將其實際應用于學生成績分析系統(tǒng)。和傳統(tǒng)的實現(xiàn)方式相比，通過理論分析和實際數(shù)據(jù)測試，

4、證明了改進的實現(xiàn)方法CASP較好地解決了ID3算法實現(xiàn)中的空間復雜度和計算復雜度等問題。 在系統(tǒng)設計方面，采用了模型-視圖-控制器MVC（Model-View-Controller）的設計模式，利用VB.NET及SQL Server 2000數(shù)據(jù)庫進行了實現(xiàn)。系統(tǒng)分為兩個部分：數(shù)據(jù)訓練和數(shù)據(jù)預測。在數(shù)據(jù)訓練部分，首先對教學歷史數(shù)據(jù)（訓練集）進行清洗、連續(xù)數(shù)據(jù)離散化，之后通過挖掘系統(tǒng)生成決策樹和形成相應的規(guī)則；在數(shù)據(jù)預測部分，對需