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基于多尺度粗糙集模型的决策树在高校就业数据分析中的应用

麦晓冬 贾 萍 翁建荣 彭凌西

麦晓冬, 贾 萍, 翁建荣, 彭凌西. 基于多尺度粗糙集模型的决策树在高校就业数据分析中的应用[J]. 华南师范大学学报(自然科学版), 2014, 46(4): 9. doi: 10.6054/j.jscnun.2014.06.105
引用本文: 麦晓冬, 贾 萍, 翁建荣, 彭凌西. 基于多尺度粗糙集模型的决策树在高校就业数据分析中的应用[J]. 华南师范大学学报(自然科学版), 2014, 46(4): 9. doi: 10.6054/j.jscnun.2014.06.105
Mai Xiaodong, Jia Ping, Weng Jianrong, Peng Lingxi. DATA MINING IN EMPLOYMENT BASED ON MULTISCALE ROUGH SET MODEL DECISION TREE[J]. Journal of South China normal University (Natural Science Edition), 2014, 46(4): 9. doi: 10.6054/j.jscnun.2014.06.105
Citation: Mai Xiaodong, Jia Ping, Weng Jianrong, Peng Lingxi. DATA MINING IN EMPLOYMENT BASED ON MULTISCALE ROUGH SET MODEL DECISION TREE[J]. Journal of South China normal University (Natural Science Edition), 2014, 46(4): 9. doi: 10.6054/j.jscnun.2014.06.105

基于多尺度粗糙集模型的决策树在高校就业数据分析中的应用

doi: 10.6054/j.jscnun.2014.06.105
基金项目: 

国家自然科学基金项目(61100150); 广东省高等职业教育教学改革项目(20130201037); 广东省高职教育信息技术类专业教学指导委员会教学改革项目(XXJS-2013-24); 广州市属高校科研计划(2012A077)

详细信息
    作者简介:

    麦晓冬,讲师,Email:kunet@126.com.

  • 中图分类号: TP391

DATA MINING IN EMPLOYMENT BASED ON MULTISCALE ROUGH SET MODEL DECISION TREE

  • 摘要: 为解决目前常用于就业数据分析的C4.5算法、基于粗糙集等的决策树生成算法均无法很好地处理决策精度需求不同和噪声适应能力的问题,运用基于多尺度粗糙集模型的决策树算法于于高校就业数据分析,并以某高校2012年就业数据为例进行分析,同时将分析结果与C4.5算法和基于粗糙集的决策树生成算法的分析结果进行比较.结果表明:基于多尺度粗糙集模型的决策树算法生成的决策树树形结构简单、产生的规则简洁、不存在不可分的数据集、运算速度快.
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出版历程
  • 收稿日期:  2013-11-12

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