# Decision-Tree
关联规则和决策树组合算法在学生成绩分析中的研究。首先,本文基于爬取到的学生课程成绩设计以学生成绩为主题的数据仓库,为后续的成绩分析提高可靠的数据支持。其次,利用关联规则算法挖掘分析课程间的关联性,并生 成用于构造决策树的新属性。最后,通过信息增益率的思想将生成的新属性和原有属性构造成决策树, 实现学生成绩分析预测。
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毕业设计:关联规则和决策树组合算法在学生成绩分析中的研究.zip
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2024-03-19
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流程图E-R图
E-R-修改.png 81KB
关联规则与决策树结合流程图(1).png 41KB
毕设_C4.5算法流程图.png 51KB
C4.5算法流程图.png 70KB
E-R(1).png 80KB
数据挖掘实施流程.png 17KB
毕设3-1数据挖掘流程.png 16KB
类.png 43KB
生成的决策树.png 79KB
毕设2-1.png 36KB
C4.5.py 7KB
使用的数据集
等待预处理.xls 42KB
预处理_决策树_离散化数据集.xls 70KB
GradesWeb.xlsx 391KB
预处理_关联规则_01矩阵.xls 38KB
decisiontree_data.xls 40KB
data.xlsx 393KB
数据仓库设计.xlsx 12KB
README.md 487B
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