ID3算法改进与在成绩决策系统中的应用探究

随着信息技术的飞速发展，特别是在计算机和网络的支持下，企业、政府、教育机构和科研单位的数据处理能力显著提升，数据库和数据仓库成为日常运营中的关键工具。数据仓库的应用范围广泛，涵盖了企业管理、销售分析、科学研究和信息服务等多个领域。然而，海量数据的增长不仅带来了存储和管理的挑战，还使得数据背后的潜在价值难以被充分挖掘，形成所谓的"数据爆炸，知识贫乏"问题。 数据挖掘技术正是为解决这一问题而生，它能够从大量数据中提取有价值的信息，发现规律，甚至预测未来的趋势。其中，分类发现作为数据挖掘的核心任务，在诸多场景中扮演着关键角色，如医学诊断、金融信贷评估、天气预测和犯罪侦查等，其应用前景广阔。 在高等院校的教务管理系统中，学生的成绩数据蕴含着丰富的信息。通过对ID3算法的研究，本文旨在优化这种算法，以便能更有效地挖掘成绩数据库中的知识。ID3算法是一种经典的决策树算法，以其简单易理解、易于实现和解释性强的特点在数据分类问题上表现出色。原始的ID3算法主要用于离散属性的数据集，但在实际应用中，可能需要对其进行改进以适应连续属性或多类问题。 作者张凌针对教务管理系统中的成绩数据，提出了一种改进后的ID3算法，可能是通过引入特征选择、集成学习或者处理缺失值的方法，以提高算法的性能和精度。这种方法不仅可以揭示不同课程设置之间的关系，还能为高校的成绩统计和决策支持提供有力的数据依据，助力教学质量和管理效率的提升。 因此，该硕士论文主要关注的是ID3算法在具体情境下的深化研究和实际应用，以及如何通过改进来提升在成绩统计辅助决策系统中的效能。关键词包括数据挖掘、ID3算法和成绩统计辅助决策，这些都是论文的核心内容，围绕这些主题展开深入探讨和实证分析。