基于糊模ID3算法的高校学生流失数据挖掘研究
.1＼&0.2＼&0.7＼&0＼&1＼&0＼&1＼&5＼&1＼&0＼&0.5＼&0.2＼&0.1＼&0.2＼&0.2＼&0.3＼&0.5＼&0＼&1＼&1＼&0＼&6＼&0＼&1＼&0.7＼&0.2＼&0.1＼&0＼&0.1＼&0.3＼&0.6＼&0＼&1＼&0＼&1＼&7＼&1＼&1＼&0.6＼&0.2＼&0.1＼&0.1＼&0.5＼&0.3＼&0.2＼&0＼&1＼&0＼&1＼&8＼&0＼&1＼&0.6＼&0.2＼&0.1＼&0.1＼&0.8＼&0.1＼&0.1＼&1＼&0＼&0＼&1＼&9＼&1＼&0＼&0.1＼&0.2＼&0.6＼&0.1＼&0.4＼&0.1＼&0.5＼&0＼&1＼&1＼&0＼&……＼&90＼&1＼&0＼&0.8＼&0.2＼&0＼&0＼&1＼&0＼&0＼&0＼&1＼&1＼&0＼&]2.2 构造模糊决策树采用1.2节介绍的构建模糊决策树过程构造模糊决策树，阈值α=0.7。由于计算过程比较复杂，在这里不详细叙述，仅给出糊模ID3算法生成的部分模糊决策树，如图1所示。[D＼&专业成绩＼&][D∩优＼&0.89＼&][D∩良＼&专业技能＼&][D∩中＼&0.34＼&][D∩差＼&0.27＼&] [优][良][中] [差][0.72＼&][0.90＼&][0.46＼&] [强][中][弱]图1 部分模糊决策树2.3 决策推理一个严格决策树可以转变成一个规则集合[4]。模糊决策树与ID3决策树一样可以转变成相应的模糊规则。从根节点开始，沿着决策树的分支，
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