基于糊模ID3算法的高校学生流失数据挖掘研究
通过属性值向下搜索到叶节点，即为一个规则。输入一个样本，依次从根节点到叶节点的顺序进行决策，由于模糊决策树中的样本可能同时被划分到多个叶节点上，因此结果为[0 1]之间的隶属度。在本例中，根据模糊决策树转换得到的一组模糊规则挖掘到一些有价值的信息。专业成绩优秀学生流失可能性小，这是因为专业成绩优秀的学生学习兴趣高，自信心足，学习目标明确。专业技能强但专业成绩良的学生也不太会流失，主要原因是这类学生动手能力强，学习技能热情高，就业前景好。专业成绩中等，专业技能一般的学生流失与不流失概率差不多，因此这部分学生是最需要关注的，要及时指导他们的学习，培养其学习兴趣，加强沟通，了解原因，防止学生流失。专业成绩和技能都比较差的学生流失可能性最大，主要原因是对专业不感兴趣，学习动力不足，基础较差等。2.4 实验结果比较与分析为了验证本文提出的模糊决策树算法的有效性，针对表1中模糊处理后的高校学生流失数据信息，分别采
<<上一页 下一页>>
广州市越秀区图书馆版权所有。
联系电话：020-87673002
本站访问人数：