基于加权朴素贝叶斯分类算法的学生成绩决策分析  

Decision Analysis of Students' Score Database Based on Weighted Nave Bayes Classification Algorithm

作　　者：蔡洁[1] 周珂[1] 钟建宁[1] 

机构地区：[1]广东医学院数学与计算机教研室,广东湛江524023

出　　处：《佳木斯大学学报（自然科学版）》2010年第1期150-152,共3页Journal of Jiamusi University：Natural Science Edition

基　　金：广东省普通高等学校非计算机专业计算机公共课程教改与实践项目(B07);湛江市科技攻关项目(2009C3111019)

摘　　要：在已有上机实验数据的基础上,使用综合的权值计算方法,将加权朴素贝叶斯分类算法应用到学生成绩分析与预测中.实验结果显示,对于学生的成绩分类,使用综合权值的结果优于传统权值的分类结果,表明使用文中的加权贝叶斯方法分析学生成绩是切实可行的.Based on the collected data and using the weight computed by the composite method, the weighted naive Bayes classification algorithm was applied in the analysis and prediction of students＇ score. The results showed that the better classification capability was achieved by using the composite weight than that by traditional weight. It turns out that the weighted naive Bayes classifier is valid and feasible in decision analysis of student＇ s score.

关 键 词：数据挖掘 加权朴素贝叶斯 分类 成绩分析 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]