决策树技术在大学生心理健康测评中的应用研究

目录

声明

1 引言

1.1 课题研究的背景与意义

1.2 国内外研究现状

（1）数据挖掘技术目前的研究状态

（2）大学生心理健康教育的现状分析

1.3 课题研究目标和内容

1.4 本文的框架结构

2 数据挖掘相关技术理论和算法的研究

2.1 数据挖掘技术介绍

2.2 数据挖掘之研究任务介绍

2.3 数据挖掘之过程

2.4 与关联规则相关的概念介绍

2.5 Apriori算法介绍

2.6 决策树分类技术的算法

2.6.1 相关概念定义

2.6.2 ID3算法

2.6.3 C4.5算法

2.7 本章小结

3 大学生心理测评数据的关联规则挖掘

3.1 问题的提出

3.2 挖掘体系架构流程图设计

3.3 数据采集

3.4 数据预处理

3.4.1 数据的选择

3.4.2 数据清洗

3.4.3 数据集成

3.4.4 数据规范化处理

3.5 Apriori算法在数据分析中的应用

3.5.1 Apriori算法简介

3.5.2 Apriori算法过程描述

3.5.3 将Apriori算法应用到本研究的详细过程

3.5.4 结果分析

3.6 本章小结

4 决策树算法在数据中的应用

4.1 分裂规则介绍

4.2 基于ID3算法构建决策树的过程

4.3 树剪枝

4.4 分类规则的获取

4.5 挖掘结果分析

4.6 本章小结

5 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

致谢