基于糊模ID3算法的高校学生流失数据挖掘研究
测试属性全部用完；②当前节点的模糊分割的隶属度之和小于给定的阈值α；③当前节点中仅包含一类的示例。2 利用模糊决策树分析学生流失各高校都有学生信息管理系统，积累了大量的学生考试成绩数据和其他学生基本情况信息，这为数据挖掘提供了基础条件。通过把糊模决策树算法运用于学生信息数据库中，利用数据挖掘技术，挖掘出有价值的信息，以供分析学生流失的原因。2.1 数据模糊化处理分析学生流失的原因，势必要讨论评测学生的各项指标，如学生专业课考试成绩、大学英语、技能水平和性别等。其中专业课考试成绩、大学英语是百分制数据，比较特殊，是离散型数据。在以往的数据挖掘过程中，离散型数据划分成若干个区间，得到一个符号类属性，但在临界处会突变，从而增加误差。如规定大学英语成绩在90到100之间为优，若甲学生的成绩为90分，评价为优，而乙同学成绩为89分，评价为良，其实两个同学成绩非常接近，英语水平相差无几，现强行区分成两个等级，很明显增加了
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