决策树分类算法在学生评价系统中的应用研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 决策树分类算法的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 学生评价系统的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文的研究内容和预期目标 | 第13-14页 |
| 1.3.1 论文的研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 论文的预期目标 | 第14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 数据挖掘与决策树方法 | 第16-26页 |
| 2.1 数据挖掘技术 | 第16-19页 |
| 2.1.1 数据挖掘的概念 | 第16-17页 |
| 2.1.2 数据挖掘的功能 | 第17-18页 |
| 2.1.3 数据挖掘过程 | 第18-19页 |
| 2.2 决策树方法 | 第19-25页 |
| 2.2.1 决策树的概念 | 第19-20页 |
| 2.2.2 决策树的生成过程 | 第20-21页 |
| 2.2.3 决策树的剪枝 | 第21-22页 |
| 2.2.4 决策树的评价标准 | 第22-23页 |
| 2.2.5 几种常见的决策树分类算法 | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 C4.5 算法的研究与改进 | 第26-38页 |
| 3.1 C4.5 算法及其应用 | 第26-31页 |
| 3.1.1 信息增益率的概念 | 第26-27页 |
| 3.1.2 C4.5 算法描述 | 第27-29页 |
| 3.1.3 C4.5 算法的应用实例 | 第29-31页 |
| 3.2 改进的 C4.5 算法 | 第31-35页 |
| 3.2.1 简化算法的理论基础 | 第31-32页 |
| 3.2.2 C4.5 算法的改进 | 第32-35页 |
| 3.3 实验对比分析 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 学生评价体系的构建与设计 | 第38-46页 |
| 4.1 评价体系的构建原则 | 第38-39页 |
| 4.2 评价指标的构建 | 第39-40页 |
| 4.3 评价指标权重的设计 | 第40-44页 |
| 4.3.1 层次分析法简述 | 第40页 |
| 4.3.2 层次分析法的步骤 | 第40-42页 |
| 4.3.3 指标权重的计算实例 | 第42-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第五章 学生评价系统的设计与实现 | 第46-60页 |
| 5.1 系统开发背景 | 第46页 |
| 5.2 学生评价系统设计 | 第46-48页 |
| 5.3 学生评价系统实现 | 第48-53页 |
| 5.3.1 评价指标设置 | 第48页 |
| 5.3.2 指标权重设置 | 第48-49页 |
| 5.3.3 综合评价计算 | 第49-50页 |
| 5.3.4 评价统计查询 | 第50-52页 |
| 5.3.5 决策树分析 | 第52-53页 |
| 5.4 用改进的 C4.5 算法构造决策树 | 第53-59页 |
| 5.4.1 挖掘的对象和目标 | 第53页 |
| 5.4.2 数据的收集与预处理 | 第53-55页 |
| 5.4.3 用改进的 C4.5 算法构造决策树 | 第55-58页 |
| 5.4.4 实验结果分析 | 第58-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 总结 | 第60页 |
| 6.2 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
