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晏杰 《江汉大学学报(自然科学版)》2015,(4):371-375
决策树分类是数据挖掘中的一种重要方法。探讨了决策树算法的基本思想和常用算法,并将决策树挖掘技术应用于大学生心理健康数据,分析挖掘影响大学生心理健康的因素。文章选择C5.0算法,通过Clementine12.0进行决策树挖掘模型的构建,建立数据流,通过不断测试分析,发现影响大学生心理健康主要症状是强迫症。以强迫症为分类目标查看模型,可以了解到焦虑症和人际关系也起到很大的影响作用。将目标属性分别设置为焦虑_程度和人际关系_程度,输出变量设为剩余的9个因子变量,执行数据流挖掘出导致强迫症的主要原因,为指导心理健康的工作人员提供参考。 相似文献
2.
本文重点研究了关联规则经典算法Apriori算法的基本思想,并通过实例说明发现频繁项集的方法,提出了Apriori算法的不足,并结合spss clementine软件将关联挖掘应用于某超市的销售数据,从大类及二级类商品之间两个方面进行挖掘,针对挖掘结果进行了分析,同时提出建议,为超市提供辅助决策信息. 相似文献
3.
晏杰 《吉林师范大学学报(自然科学版)》2014,(4):51-53
本文重点研究了关联规则经典算法Apriori算法的基本思想,并通过实例说明发现频繁项集的方法,提出了Apriori算法的不足,并结合spss clementine软件将关联挖掘应用于某超市的销售数据,从大类及二级类商品之间两个方面进行挖掘,针对挖掘结果进行了分析,同时提出建议,为超市提供辅助决策信息. 相似文献
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