决策树分类方法及其应用研究

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1、分类号：密级：UDC：编号：学位论文决策树分类方法及其应用研究马明莉指导教师姓名：顾军华教授河北工业大学申请学位级别：硕士学科、专业名称：控制科学与工程论文提交日期：2011年11月论文答辩日期:2011年12月学位授予单位：河北工业大学答辩委员会主席：评阅人：2011年11月DissertationSubmittedtoHebeiUniversityofTechnologyforTheMasterDegreeofControlScienceandEngineeringSTUDYONTHEDECISIONTREECLASSIFICATIONMETHODANDITSA

2、PPLICATIONByMaMingliSupervisor:Prof.GuJunhuaNovember2011原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本学位论文不包含任何他人或集体已经发表的作品内容，也不包含本人为获得其他学位而使用过的材料。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人或集体，均已在文中以明确方式标明。本学位论文原创性声明的法律责任由本人承担。学位论文作者签名：日期：关于学位论文版权使用授权的说明本人完全了解河北工业大学关于收集、保存、使用学位论文的以下规定：学校有权采用影印

3、、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有权提供本学位论文全文或者部分内容的阅览服务；学校有权将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流；学校有权向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：日期：导师签名：日期：河北工业大学硕士学位论文决策树分类方法及其应用研究摘要近年来各高校连续扩招，学生数量迅速增长，因此与学生相关的数据量也大大增加。目前关于学生成绩的管理大多数是借助基本的数据库管理系统，有些学校甚至还停留在纸质管理的阶段。这些管理方式不仅需要大量的人力物力，还容易出错、丢失数据等，并

4、且只能实现最基本的查询、统计功能，无法发现数据中隐藏的关系和规则。学生成绩分析作为评价教学质量的一个重要方面，发现影响学生成绩的因素并对其进行合理配置就变的十分必要。对数据挖掘分类核心算法之一的决策树方法进行了深入研究，着重研究决策树中的ID3算法。针对ID3算法过度依赖取值较多的属性这一不足，提出新的属性选择方法。将粗糙集中的近似精度通过加权的方式与决策协调度结合，作为选择属性的新方法，并采用规则匹配度对数据进行预测。取UCI数据库中几个规模不同数据集，分别利用ID3算法和改进后的算法进行决策树的构建，实验得出，引入新属性选择方法的ID3算法在构造决策树的速度、预

5、测的准确度方面都有所提高。通过系统实现改进后的算法并对学生成绩进行分类，对与学生成绩相关的信息如教师基本信息、课程设置等运用改进后的ID3算法建立决策树，产生诸如“在某一种课程安排下学生能够取得比较好的成绩”的规则，运用分类规则对某一教学方案能否取得较好的教学效果进行预测，更为科学地指导了教学策略的制定，为提高教学质量服务。关键词：决策树，ID3，粗糙集，决策协调度i决策树分类方法及其应用研究STUDYONTHEDECISIONTREECLASSIFICATIONMETHODANDITSAPPLICATIONAbstractInrecentyears,various

6、universitieswereconsecutiveenrollment,thenumberofstudentsisinrapidgrowth,asaresulttheamountofdatarelatedtostudentsalsoincreasegreatly.Atpresentaboutstudents'scoresmanagementalmostbythebasicdatabasemanagementsystem,someschoolsevenstayinpapermanagementstage.Thesemanagementwaysnotonlyneed

7、alargenumberofmanpowermaterialresources,butalsoeasytomakeamistake,andlostdata,canonlyachievethemostbasicinquiry,statisticsfunctions,can'tfindrelationshipsandruleshidingindata.Students'scoresanalysisasanimportantaspecttoevaluateteachingquality,it'snecessarytofindtheinfluencefactorsofs