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针对经典Apriori算法会产生大量冗余规则的缺点,在两方面对算法进行了改进:一方面是对产生频繁项集方式的改进,使算法只产生包含目标项的频繁项集;另一方面是对产生规则方式的改进,使算法只产生关联后件中包含目标项的关联规则.Apriori算法改进前后的对比表明:改进后的Apriori算法可以避免非目标规则的产生,使算法更符合成绩分析的需要,提高算法的执行效率.将改进的Apriori算法应用于成绩分析中表明,改进后的算法能够挖掘出各门前导课程成绩对后续课程成绩的影响,因此可为教师制定有针对性的教学计划提供参考. 相似文献
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将数据挖掘中的决策树算法和关联规则算法应用于成绩分析中,对两种算法得出的挖掘结果进行对比分析,得出两种算法各自的优势与不足,发现两种算法可以互补,将两种算法相结合应用于成绩分析中,可以得出比使用单一算法更全面的分析结果。 相似文献
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