基于决策树分类算法的学习成绩分析系统的设计与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题的研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文的主要工作 | 第10-11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 数据挖掘中分类算法研究 | 第12-23页 |
| ·数据挖掘分类过程概述 | 第12页 |
| ·常用的分类算法 | 第12-19页 |
| ·贝叶斯分类算法 | 第13-14页 |
| ·决策树分类算法 | 第14-16页 |
| ·神经网络分类算法 | 第16-19页 |
| ·分类算法的比较与选择 | 第19页 |
| ·ID3 分类算法 | 第19-21页 |
| ·ID3 算法的概述 | 第19-20页 |
| ·ID3 算法具体过程 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 ID3 算法的改进与优化 | 第23-32页 |
| ·ID3 算法概述 | 第23-24页 |
| ·ID3 算法描述 | 第23-24页 |
| ·ID3 算法相关概念 | 第24页 |
| ·ID3 算法改进涉及的知识定义 | 第24-27页 |
| ·泰勒公式 | 第24-25页 |
| ·属性相似度 | 第25-27页 |
| ·ID3 算法的改进过程 | 第27-31页 |
| ·简化信息增益计算 | 第27-29页 |
| ·属性重要性标注 | 第29页 |
| ·改进算法实现的关键问题 | 第29-31页 |
| ·实验验证 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 实例研究—基于决策树的成绩分析系统设计 | 第32-47页 |
| ·系统设计原则 | 第32页 |
| ·系统架构设计 | 第32-33页 |
| ·系统主要功能模块 | 第33-35页 |
| ·数据库管理模块 | 第34页 |
| ·数据预处理模块 | 第34-35页 |
| ·挖掘实施模块 | 第35页 |
| ·模式评估模块 | 第35页 |
| ·知识输出模块 | 第35页 |
| ·系统实现流程 | 第35-37页 |
| ·关键技术实现 | 第37-46页 |
| ·数据预处理模块 | 第37-40页 |
| ·挖掘实施模块 | 第40-44页 |
| ·知识输出操作模块 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 结束语 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
