数据挖掘分类技术比较-研究论文

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文件名称：数据挖掘分类技术比较-研究论文
文件大小：338KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-06-09 18:42:49
Classification Technique Educational 教育数据挖掘正在将挖掘技术应用于与学习相关的数据。 由于学习领域的大量记录，预测学生的表现是一项复杂的工作。 现在一天缺乏现有的调查来清楚地了解预测。 在这个过程中有两个因素，例如预测的属性和预测方法。 本文的核心目的是利用挖掘方法的思想来预测学生的表现。 在本文中，我们比较了不同数据挖掘方法的准确率百分比，例如决策树、神经网络、朴素贝叶斯、K-最近邻和支持向量机。 在这些技术中，决策树和神经网络提供了最好的准确性。