决策树分类算法的研究及其在教学分析中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·论文背景 | 第8-9页 |
| ·数据挖掘在教育领域中的应用 | 第9-10页 |
| ·论文的主要研究内容及工作 | 第10-12页 |
| 第二章 数据挖掘基本理论知识 | 第12-18页 |
| ·数据挖掘的定义及研究背景 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的步骤 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的目标和任务 | 第14-16页 |
| ·数据挖掘的技术和算法概述 | 第16-18页 |
| 第三章 决策树分类算法的研究 | 第18-25页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·数据分类 | 第18-19页 |
| ·决策树分类简介 | 第19-20页 |
| ·决策树生成算法研究 | 第20-24页 |
| ·ID3算法 | 第20-22页 |
| ·SLIQ算法 | 第22-23页 |
| ·基于数据库技术的MIND分类算法 | 第23-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第四章 学生成绩分析系统的总体设计 | 第25-34页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·系统实现算法的选择依据 | 第25-26页 |
| ·系统的方案设计 | 第26-28页 |
| ·需求分析 | 第26-27页 |
| ·解决方案 | 第27-28页 |
| ·系统的体系结构设计 | 第28-30页 |
| ·系统的数据库设计 | 第30-32页 |
| ·系统与数据库的连接方式 | 第32-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第5章 学生成绩分析系统的实现及其应用 | 第34-52页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·系统的挖掘对象及目标 | 第34-35页 |
| ·系统的数据预处理过程 | 第35-38页 |
| ·数据集成 | 第35-36页 |
| ·数据清理 | 第36-37页 |
| ·数据归纳 | 第37-38页 |
| ·系统简介 | 第38-40页 |
| ·系统采用传统途径实现决策树的主要类和方法 | 第40-44页 |
| ·系统对决策树分类算法实现途径的改进 | 第44-48页 |
| ·实现途径的改进策略 | 第44-47页 |
| ·决策树的传统实现方式和改进实现途径的比较 | 第47-48页 |
| ·系统挖掘和预测的功能分析 | 第48-51页 |
| ·系统挖掘和预测的数据准备 | 第48-49页 |
| ·系统挖掘和预测的结果分析 | 第49-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
