基于糊模ID3算法的高校学生流失数据挖掘研究
个挑战，而如何预防和减少学生的流失则成为各高校需要迫切解决的问题[1]。高校在发展的同时，也积累了大量的学生个人信息数据。在这些海量的数据中隐藏着一些内在的联系和规律，对分析研究高校学生流失的原因有很大的帮助。从海量数据中挖掘出有价值的信息，是预防和减少学生流失的一个重要手段。传统的统计分析方法，只能获取一些表面的信息，有很大的局限性，分析和预测的结果不够理想。目前，以ID3算法为代表的决策树算法是数据挖掘中一种重要的方法，该算法是1986年由Quinlan提出的[2]，但该算法对不精确、不确定信息的处理能力较弱。糊模ID3算法基于糊模理论提出对ID3算法的一种推广，综合了模糊理论和决策树的优点，不仅具有很强的分类处理能力，而且能很好地处理模糊性和不确定性问题[3]。1 模糊决策树1.1 ID3算法决策树的算法中最典型的是ID3学习算法，它采用分治策略，通过递归构造决策树，在树的结点上采用信息增益最大的属性作为分枝属性，具有容易理解、处理速度
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