| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-9页 |
| ·课题提出的背景及意义 | 第6页 |
| ·数据挖掘技术的现状及课题的研究现状 | 第6-8页 |
| ·课题的研究目标及论文框架 | 第8-9页 |
| 第二章 数据挖掘的基本知识 | 第9-15页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第9页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘的过程及步骤 | 第10-12页 |
| ·数据挖掘的常用技术 | 第12-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第三章 决策树技术 | 第15-23页 |
| ·分类技术 | 第15页 |
| ·决策树的构造 | 第15-18页 |
| ·决策树的属性选择度量 | 第18-19页 |
| ·信息增益 | 第18-19页 |
| ·信息增益率 | 第19页 |
| ·决策树的算法 | 第19-21页 |
| ·ID3 算法 | 第19-20页 |
| ·C4.5 算法 | 第20-21页 |
| ·决策树的修剪 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第四章 高校学生成绩的决策树模型分析 | 第23-59页 |
| ·学生成绩分析 | 第23-29页 |
| ·应用 C4.5 算法对学生成绩的模型分析 | 第29-58页 |
| ·应用 C4.5 算法对成绩是否为“优”的训练集构造决策树 | 第29-42页 |
| ·应用改进的 C4.5 算法对成绩是否为“差”的训练集建立决策树 | 第42-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 结论 | 第59-61页 |
| ·研究结果 | 第59页 |
| ·前景展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |