基于糊模ID3算法的高校学生流失数据挖掘研究
误差。这是采用决策树ID3算法的一个缺点，所以对于模糊数据，采用糊糊决策树算法是比较科学。本文的原始数据是我校2006级到2010级学生的成绩和相关一些基本情况信息，主要包括学生的姓名、性别、身份证号、地址、民族、籍贯、各门功课的成绩、技能成绩等。收集数据后，把各门功课的成绩求出平均值作为学生的专业课成绩，抽取了一部分作为训练集，同时根据分析学生流失原因的需要，去掉了学生的民族、籍贯和地址等一些与流失不太相关的属性，并对数据进行了模糊化处理，处理后得到数据如表1所示。表1 模糊处理后的训练集（学生信息表）[编号＼&性别＼&专业成绩＼&专业技能＼&文理科＼&是否流失＼&男＼&女＼&优＼&良＼&中＼&差＼&强＼&中＼&弱＼&文＼&理＼&是＼&否＼&1＼&0＼&0＼&0.7＼&0.2＼&0.1＼&0＼&0.1＼&0.6＼&0.3＼&0＼&1＼&0＼&1＼&2＼&1＼&0＼&0.1＼&0.7＼&0.2＼&0.1＼&0.7＼&0.1＼&0.2＼&1＼&0＼&0＼&1＼&3＼&1＼&0＼&0.8＼&0.1＼&0.1＼&0＼&0.3＼&0.6＼&0.1＼&1＼&0＼&0＼&1＼&4＼&0＼&1＼&0.8＼&0.1＼&0＼&0.1＼&0
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