基于聚类和决策树算法的成绩影响因素分析

应用数据挖掘中的K-means算法对学生成绩数据表进行分类,得到成绩的定性评价,并对分类后的结果使用ID3算法建立决策树分析,得到影响成绩的关键因素是上课出勤次数,其他各种因素对成绩的影响相对较小。通过数据挖掘可将藏匿于海量数据中的有用信息挖掘出来,将其应用于成绩影响因素分析,能够促进学校教学工作的进一步提升。