ID3算法在成绩分析中的应用研究

利用决策树分类算法对课程信息、教师信息、成绩信息等教学信息库中的数据进行分析,从而生成决策树并从决策树中挖掘出影响成绩高低的主要因素以及各因素对成绩影响的强弱程度。将数据挖掘技术应用到数据的多维分析中,可以更好地为教学管理人员提供决策支持。     

决策树ID3算法在成绩分析中的应用

应用数据挖掘ID3算法对《大学计算机基础》课程成绩构建决策树,并进行了深度分析和研究,找出影响学生成绩的主导因素,更好地开展教育教学工作。     

基于ID3决策树算法在环境监测的应用

大数据时代的来临,面对着庞大的数据流,如何从其中找寻数据,管理数据,分析数据成为重点。而决策树是进行数据挖掘的重要方法,如何选用不同的决策树算法就显得尤为重要。ID3、C4.5等是建立决策树常用办法。文章详细描述了ID3算法,并在环境监测数据中举例分析。     

改进的ID3算法在个人贷款信用风险评估中的应用

文章应用决策树模型分类方法对银行贷款风险进行研究,针对算法往往偏向于取值较多的属性、而取值较多的属性不一定最优的缺点,对ID3进行改进,用平均信息增益代替信息增益作为选取分支属性的依据,进而建立评估模型。     

数据挖掘ID3分类算法研究综述

在信息技术飞速发展的今天,信息量与数据量增长速度惊人。大数据(BIGDATA),数据挖掘(DATA MINING)等概念被越来越多人重视。如何处理这些数据,从数据当中提取有价值的信息是一门复杂的工程。数据挖掘就是从数据库中提取隐含的、未知的和潜在的有用信息的过程,是数据库及相关领域研究中的一个极其重要而又具有广阔应用前景的新领域[1]。     

ID3算法的改进

对决策树中的ID3算法的基本原理进行了详细研究,针对ID3算法倾向于取值较多的属性的缺点作了改进,最后通过实验对改进前后的算法进行了比较,实验表明,改进后的算法行之有效。     

ID3算法的一种改进算法

决策树是从一组数据中生成分类器的一个行之有效的方法。其中ID3算法是目前引用率较高的算法。ID3算法是以信息熵为核心的分类预测算法。然而ID3算法存在多值偏向问题,可能使得出的决策树并不是最优的。文章将信息增益与关联函数生活经验和相结合,改进ID3算法,克服ID3算法偏向于选择取值多的属性的缺点,提高ID3算法准确率。并将改进后的ID3算法与原算法比较,证明改进后的ID3算法准确有效。     

基于ID3算法的快速分类方法研究

ID3是决策树学习的核心算法．本文提出了基于ID3算法对多类样本分类的一种快速分类的算法．提高了计算机的分类速度。     

基于ID3算法的英语四级考试条件结论信息数据挖掘

概述了数据挖掘及其过程,可拓数据挖掘,决策树及其构造,ID3算法.利用数据挖掘技术,对大学英语四级考试条件结论情况进行数据挖掘.通过ID3算法,建立决策树,从而提取规则.切实反映大学英语四级考试条件结论情况,服务有意向通过大学英语四级考试同学的需求.     

改进决策树算法的应用研究

针对ID3算法倾向于取值较多的属性的特点,同时为避免特定领域主观属性影响分类结果,提出了一种改进的决策树算法。该方法利用决策树算法构造决策树,通过对分类结果中主客观属性进行标记并逻辑运算,最终得到较客观的决策信息,并进行实验验证。     

一种基于决策树改进算法的客户关系管理

针对决策树的经典算法(ID3)计算比较复杂的问题,提出利用条件概率等知识来改进决策树的构造.分别利用这两种方法建立客户关系管理模型,并根据结果发现,改进后的方法在计算效率方面有所提高.     

基于计算机取证的ID3改进算法

随着数据挖掘技术在计算机取证领域的应用,作为分类分析的经典算法ID3也相继出现在一些取证原型系统中,如何让原来不基于任何应用环境的ID3算法更适合计算机取证成为一个值得关注的课题.文章首先介绍了ID3算法,然后基于计算机取证的应用环境,从引入权值和两次信息增益的角度对算法进行了改进,最后通过举例,验证了该算法的先进性.     

身份管理渐行其道

目前人们面临的网络安全问题越来越严峻，不仅包括计算机病毒、垃圾电子邮件等的挑战，对信息资源的有效存取保护要求也在提高。身份管理技术能对用户身份标识进行集中与简化管理，实现安全、简便登录等功能，不但削减了投入和维护成本，还提高了效率，因此近来得到迅速发展。2003年的调查显示，身份管理在安全产品市场增幅达45％；在各企业应用普及率已达到17.9％。但身份管理还需要解决提高单点登录安全性，实施多方可靠数字身份以及本身复杂性等问题。     

一种新型FSK解调算法在来电显示中的应用

来电显示的核心部分就是对来电显示信号即FSK信号的解调。现在常用的FSK解调算法主要是通过频谱分析进行解调,在解调精度上难以达到要求且计算量很大,所以本文介绍了一种新型FSK解调算法,该算法是基于最小均方差准则的线性预测检测算法,它利用FSK信号的高度相关性来检测FSK信号,通过比较线性预测残余信号的大小来检测FSK信号。实践表明该在算法能在极低的信噪比环境下快速准确的解调FSK信号,非常适用于来电显示。本文还介绍了TI公司的TMS320C5402 DSP芯片以及来电显示在该芯片上的实现。     

一种新型FSK解调算法在来电显示中的应用

来电显示的核心部分就是对来电显示信号即FSK信号的解调。本文介绍了一种新型FSK解调算法，该算法是基于最小均方差准则的线性预测算法，能够快速准确的解调FSK信号，非常适用于来电显示。同时还介绍了TI公司TMS320C5402 DSP芯片以及来电显示在该芯片上的实现。     

基于改进的ID3算法生成决策树方法(英文)

The ID3 algorithm is a classical learning algorithm of decision tree in data mining.The algorithm trends to choosing the attribute with more values,affect the efficiency of classification and prediction for building a decision tree.This article proposes a new approach based on an improved ID3 algorithm.The new algorithm introduces the importance factor λ when calculating the information entropy.It can strengthen the label of important attributes of a tree and reduce the label of non-important attributes.The...     

基于ID3算法的高校学困生归因分析

本文分析了高校学生学业不良(学困)现象日益突出的原因,阐明了学生课堂学习效果是影响学困生的主要因素.在介绍国内外有关学困生研究进展的基础上,对学困生的概念给出一个厘定.在搜集研究数据、设计学困生的筛选算法的基础上,对学困生这一特殊群体的形成进行归因分析,并对影响学困生的因素进行了挖掘分析.采用了ID3决策树算法对影响学困生的因素做了挖掘分析,得出学生课堂学习效果是影响学困生的主要因素.     

ID3算法应用研究

示例学习方法中的决策树学习适用于从海量信息中获取有益信息，ID3作为其代表性的算法已广泛应用于各种领域。通过实例分析对ID3算法进行了详细讨论，并利用C＋＋语言构造了ID3一级决策树。其实现过程及结果对于在不同领域ID3算法的建立及实现具有重要参考意义和依据。