决策树C4.5算法在课程知识点个性化教学中的应用

摘要：

决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法,通常用来形成分类器和预测模型.对课程知识点个性化教学中的大量数据,运用数据挖掘算法中的决策树C4.5算法对所给数据进行处理,选取决策属性,构造决策树,提取分类规则,获取每一个知识点与不同类型的学生个性化教学的关系.在Clementine中的试验结果表明,该算法能够将数据准确分类和预测,得到有价值的结论,供教师决策分析.

关键词：数据挖掘、决策树、C4.5算法、课程知识点、Clementine

所属期刊栏目：7

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：2008年度广东远程开放教育科研基金项目KY0809

在线出版日期：2011-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：296-299