贝叶斯决策树方法在招生数据挖掘中的应用

摘要：

文中首先简单介绍了贝叶斯决策树方法的基本思想,该方法结合了贝叶斯分类的先验信息方法和决策树分类的信息增益方法的优点,加入贝叶斯节点弥补了决策树不能处理具有二义性或存在缺失值数据的缺点。在此基础上,文中设计了一种基于朴素贝叶斯方法和ID3算法的贝叶斯决策树算法———NBDT-ID3算法,并给出了该算法的设计及分析过程。然后将该算法应用到高职招生数据挖掘中,对新生报到情况进行分析与预测,并在Matlab环境下进行了实验验证。实验结果表明,NBDT-ID3算法在付出一定时间代价的情况下,不仅可以获得更高的分类精度,而且在处理二义性、不完整或不一致数据方面具有更好的效果。

关键词：数据挖掘、贝叶斯决策树、分类、招生数据、报到预测

所属期刊栏目：26

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项基金项目2042014f0057;湖北省自然科学基金项目2014CFB289

在线出版日期：2016-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：114-118