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算法类有关论文范例,与ID3决策树在报考中的应用相关论文查重软件
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摘 要：在数据挖掘中,ID3算法对于数据的分类和预测提供了一种重要的途径.该算法以信息论为基础,以信息熵和信息增益度为衡量标准,从而建立决策树,实现对数据的归纳分类.该文对各招生院校的大量数据样本进行分析,依据学校类型、地理位置、校园面积、重点专业和企业口碑这几个较为重要的属性,利用ID3算法,获得不同属性上的信息增益,生成决策树,对学校的等级进行划分.该决策树可为报考学生提供参考,提高报考效率.
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关 键 词：数据挖掘；ID3算法；决策树；报考
中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044（2013）30-6705-05
1概述
目前,报考主要是考生根据个人喜好及分数要求主观填报志愿.但是,在报考过程中,通过网络发布的招生信息往往比较分散,而招生单位数量众多、属性复杂,考生如何收集到对自己有利的信息并且在众多的招生单位中快速有效的选出适合自己的学校非常困难,因此在填报志愿的时候存在一定程度的盲目性,增大了落榜的可能性.数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识,一般分为数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估、知识表示等,
算法类有关论文范例
2决策树方法概述
ID3决策树分类所采用的算法是自顶向下的贪心算法,从最后一个根结点开始,依次选择信息增益最高的属性作为分裂属性,然后将数据样本划分成不同的样本子集,再将每个样本子集构成一个子结点.对每个子结点再进行划分,生成新的子结点.按照此过程不断反复,直到能将样本准确分类或者所有的属性都已被选择,生成的决策树每个叶结点都对应一个分类.
3数据预处理
3.1数据准备
在全国范围内,招生的学校数量数不胜数,影响学生报考的因素也是多种多样.大量未经筛选的数据不但不利于挖掘,甚至可能对挖掘结果产生不良影响.因此,我们在进行挖掘之前必须对数据进行整理和归纳,列出不同类型影响因素,为数据挖掘做好充分准备.该文学校分类的主要属性包括：学校类型、地理位置、校园面积、重点专业、企业口碑,如表1-1所示.该文列举部分学校作为样本,根据他们的部分属性组成如下的基础表结构,根据相应属性进行计算,得出挖掘结果.
3.1.1表结构数据
5结束语
在目前的数据挖掘领域中,依然存在着许多分类问题的模型,但应用最为广泛的分类模型仍然是决策树算法.决策树方法的优点表现在分类过程中不需要人为设定任何参数,更适合于对新知识的发现.而决策树分类方法则是不需要任何除测试数据集以外的附加信息,这一点保证了决策树与其它分类方法相比具有更高的分类速度和更高的分类准确率.ID3算法是决策树最有影响的算法,把ID3算法应用于报考中对于招生工作有重要意义.
当然本文也还存在许多可以改进的地方,比如考虑的属性可以更多范围更广,另外对ID3算法进行相应的改进能在报考中有更有效的运用,该文对于算法的研究还存在不完善的地方.同时,本题中取值为离散类型,若把本题中的取值更改为连续类型,则需要用C4.5算法代替,该文没做详细描述.
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本文来源:http://www.sxsky.net/benkelunwen/060206683.html
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