基于贝叶斯k近邻和主成分分析的教务数据挖掘研究

摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章 绪论	第10-15页
·研究的背景及意义	第10-11页
·数据挖掘的发展史及国内外研究现状	第11-12页
·数据挖掘的发展史	第11页
·国内外研究现状	第11-12页
·教务数据挖掘研究现状	第12-13页
·本论文的工作及论文结构	第13-15页
第2章 数据挖掘理论	第15-21页
·数据挖掘的概念	第15-16页
·数据挖掘的类型	第16页
·数据挖掘的过程	第16-17页
·数据挖掘的主要步骤	第17-18页
·数据挖掘的方法	第18-20页
·本章小结	第20-21页
第3章 基于主成分分析的教务数据挖掘	第21-32页
·主成分分析法	第21-24页
·主成分分析法的基本概念	第21-22页
·主成分分析的算法	第22-24页
·主成分分析的具体步骤	第24页
·主成分分析法在教务中的应用	第24-31页
·传统毕业生成绩分析	第25页
·基于主成分分析法对毕业生成绩综合分析	第25-30页
·对毕业生的综合排名	第30页
·两次学生成绩评比的比较	第30-31页
·本章小结	第31-32页
第4章 基于贝叶斯k近邻算法的教务数据挖掘	第32-50页
·k近邻算法(kNN)	第32页
·贝叶斯k近邻算法的理论基础	第32-37页
·逻辑斯谛判别	第32-34页
·贝叶斯学习	第34-35页
·马尔可夫链蒙特卡罗方法	第35-37页
·贝叶斯k近邻算法	第37-44页
·传统k近邻算法模型	第37-39页
·参数估计	第39-44页
·基于贝叶斯k近邻算法的毕业生就业预测	第44-46页
·省计算机二级机试成绩预测	第46-49页
·本章小结	第49-50页
结论	第50-51页
参考文献	第51-54页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第54-55页
致谢	第55-56页
个人简历	第56页