局部择优离散C4.5算法在成绩分析中的应用与优化

"基于局部择优离散技术的C4．5改进算法及其在学生成绩评价中的应用 (2013年)" 本文主要探讨的是如何针对高校教务管理系统中的学生成绩数据处理问题，尤其是当成绩数据以连续值为主时，如何有效地进行智能分析。作者提出了一种基于局部择优离散技术的C4.5算法改进方法。C4.5是一种著名的决策树算法，通常用于分类任务，但在处理连续数值时可能会遇到效率和准确性的问题。 在传统的C4.5算法中，数据集中的连续属性需要转换为离散或区间的形式，以便于构建决策树。然而，选择合适的离散化策略对算法性能有很大影响。文章中提出的局部择优离散技术旨在解决这一问题，该技术可能通过对数据的局部特征分析，选择最优的离散化策略，使得连续值转化为离散值的过程更为有效，同时保持算法的分类性能。 接下来，作者构建了一个学生成绩分析模型，这个模型利用改进后的C4.5算法，能够更好地处理连续值数据。为了进一步优化模型，文章采用了后剪枝算法。后剪枝是决策树构建过程中的一个常用优化手段，它通过去除可能导致过拟合的分支，提升模型的泛化能力，从而确保模型在未知数据上的表现。 实验结果显示，采用局部择优离散技术改进的C4.5算法在保持高分类准确率的同时，显著提高了执行效率。这意味着该方法能够快速地从大量学生成绩数据中挖掘出有用的信息，如影响学生成绩的关键因素。这些发现对于理解学生学习成绩背后的影响因素，以及为教学改革提供决策支持具有重要意义。 关键词涵盖了C4.5算法、离散技术、后剪枝以及学生成绩分析模型，强调了这些技术在处理连续值数据和提高分析效率方面的应用。中图分类号TP391表明这属于计算机科学技术领域，文献标识码A则表示这是一篇原创性的学术论文。 总结来说，这篇2013年的研究为高校教务管理系统的数据分析提供了一种创新方法，通过改进C4.5算法，结合局部择优离散技术和后剪枝优化，有效地处理了连续值的学生成绩数据，提高了分类效果，为教学管理决策提供了有力的数据支持。