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数据挖掘技术在高校学生成绩分析中的应用与研究
被引量：
10
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作者
黄炎
王紫玉
黄方亮
《兰州文理学院学报（自然科学版）》
2016年第3期64-68,78,共6页
高等院校考研率是衡量高校本科教学质量的重要指标之一.基于WEKA平台对在校学生的四年科目成绩进行数据分析预测,对传统数据去噪后,再利用线性回归的数据挖掘算法进一步分类预处理,解决了高偏倚的数据样本在WEKA平台分析不准确的问题....
高等院校考研率是衡量高校本科教学质量的重要指标之一.基于WEKA平台对在校学生的四年科目成绩进行数据分析预测,对传统数据去噪后,再利用线性回归的数据挖掘算法进一步分类预处理,解决了高偏倚的数据样本在WEKA平台分析不准确的问题.经实验证明,该方法大大提高了学生考研录取预测的准确率.
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关键词
高
偏倚
数据
数据
预处理Weka
贝叶斯
决策树
线性回归
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职称材料
题名
数据挖掘技术在高校学生成绩分析中的应用与研究
被引量：
10
1
作者
黄炎
王紫玉
黄方亮
机构
安徽大学江淮学院计算机科学与电子技术系
出处
《兰州文理学院学报（自然科学版）》
2016年第3期64-68,78,共6页
基金
安徽大学江淮学院院级科研项目(2014KJ0004)
安徽省高等学校省级自然科学研究项目(KJ2013B015)
文摘
高等院校考研率是衡量高校本科教学质量的重要指标之一.基于WEKA平台对在校学生的四年科目成绩进行数据分析预测,对传统数据去噪后,再利用线性回归的数据挖掘算法进一步分类预处理,解决了高偏倚的数据样本在WEKA平台分析不准确的问题.经实验证明,该方法大大提高了学生考研录取预测的准确率.
关键词
高
偏倚
数据
数据
预处理Weka
贝叶斯
决策树
线性回归
Keywords
high deflection data
data pretreatment
WEKA
Bayes
decision tree
linear regression
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
数据挖掘技术在高校学生成绩分析中的应用与研究
黄炎
王紫玉
黄方亮
《兰州文理学院学报（自然科学版）》
2016
10
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