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        基于數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)生考試成績(jī)分析研究

        2020-03-26 09:17:08蘇曉雨謝文才
        關(guān)鍵詞:總評(píng)項(xiàng)集流程圖

        蘇曉雨 謝文才

        武警警官學(xué)院 四川 成都610213

        引言

        軍事訓(xùn)練是部隊(duì)的中心工作,努力提高訓(xùn)練成績(jī)是部隊(duì)追求的目標(biāo),更是基層單位抓的經(jīng)常性工作。隨著部隊(duì)實(shí)戰(zhàn)化訓(xùn)練的深入,傳統(tǒng)的訓(xùn)練成績(jī)分析方法已不能適應(yīng)科學(xué)組訓(xùn)的需要,無非是得到均值、方差、效度和可信度而已,只能從表面獲取部隊(duì)訓(xùn)練的成效,無法深層次反應(yīng)訓(xùn)練成績(jī)間的關(guān)聯(lián)與特點(diǎn),并不能從隱藏的因素中尋找真正影響訓(xùn)練成績(jī)的核心環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)挖掘能為決策者提供重要的、極有價(jià)值的信息或知識(shí),從而產(chǎn)生不可估量的效益。雖然數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品尚不成熟,但其市場(chǎng)份額卻正日益擴(kuò)大,越來越多的大中型企業(yè)開始利用數(shù)據(jù)挖掘來分析公司的數(shù)據(jù)以輔助決策,數(shù)據(jù)挖掘正逐漸成為在社會(huì)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中立于不敗之地的法寶。為訓(xùn)練成績(jī)的分析提供科學(xué)的依據(jù),為改進(jìn)訓(xùn)練及弱勢(shì)科目的改進(jìn)具有重要意義。

        1 成績(jī)分析整體方案

        科目與科目成績(jī)之間的關(guān)系,使用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析總體流程圖為圖1所示。

        圖1 運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析流程圖

        2 Apriori算法步驟

        2.1 關(guān)聯(lián)算法過程Apriori算法[1-3]主要利用逐層搜索的迭代方法進(jìn)行挖掘,其中k項(xiàng)集用于尋找k+1項(xiàng)集。首先通過完整的掃描數(shù)據(jù)庫,累計(jì)每個(gè)項(xiàng)的出現(xiàn)次數(shù),并收集符合最小支持度的項(xiàng),找出頻繁1項(xiàng)集的集合。該集合記為L(zhǎng)1。然后,利用L1找出頻繁2項(xiàng)集的集合L2,再次利用L2找出L3,如此下去,直到不能再找出頻繁k 項(xiàng)集。找出的每個(gè)Lk需要在數(shù)據(jù)庫一次完整的掃描。它可以用于挖掘事件數(shù)據(jù)集內(nèi)有價(jià)值的、未知的卻又實(shí)際存在的數(shù)據(jù)關(guān)系,找到這些關(guān)系——關(guān)聯(lián)規(guī)則,并利用即可達(dá)到某些預(yù)測(cè)功能。算法流程圖如圖2所示。

        圖2 運(yùn)用Apriori算法分析流程圖

        2.2 挖掘頻繁項(xiàng)集具體實(shí)現(xiàn)

        1.連接步:連接的作用是生成候選K項(xiàng)集。對(duì)預(yù)先設(shè)定的最小支持度,通過對(duì)項(xiàng)數(shù)為1的候選1項(xiàng)集C1,刪除小于最小支持度的項(xiàng)集得到頻繁1項(xiàng)集L1;然后L 1由通過與自身連接生成候選2項(xiàng)集C2,保留C2中滿足最小支持度的項(xiàng)集,

        得到頻繁2項(xiàng)集L2;而后由L2與L2連接生成候選3項(xiàng)集C3,保留C3中滿足最小支持度的項(xiàng)集得到頻繁3項(xiàng)集L 3,如此不斷循環(huán),將會(huì)得到頻繁項(xiàng)集Lk。

        2.剪枝步:緊跟著連接步后面的就是剪枝,剪枝的作用通過對(duì)比最小支持度,將不滿足的項(xiàng)集剔除掉,為下一步的運(yùn)算縮小搜索空間的范圍。因?yàn)轭l繁項(xiàng)集的所有非空子集也是頻繁項(xiàng)集,則Lk-1與Lk-1連接生成Ck也是頻繁項(xiàng)集。

        3.先驗(yàn)性質(zhì):頻繁項(xiàng)集的所有非空子集也是頻繁項(xiàng)集。其流程圖如圖3所示。

        圖3 Apriori算法流程圖

        3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

        采用Matlab語言進(jìn)行編寫,需要將等級(jí)用字符代替,其關(guān)系表如表1所示:

        表1 科目等級(jí)與字符對(duì)應(yīng)關(guān)系表

        挖掘12000條關(guān)聯(lián)規(guī)則,如表2所示。

        表2 篩選后的關(guān)聯(lián)規(guī)則

        5 E1→Z2 77.1930% 83.8095% 5 E2→Z2 --6 F1→Z2 49.1228% 91.8033% 6 F2→Z2 18.4211% 95.4545%7 G1→Z2--7 G2→Z2 48.2456% 82.0896%8 H1→Z2--8 H2→Z2 73.6842% 84.8485%9 I1→Z2 5.2632% 85.7143% 9 I2→Z2 74.5614% 81.7308%

        得到科目規(guī)則關(guān)系如圖4、圖5所示。

        圖4 單科目?jī)?yōu)秀與總評(píng)良好的規(guī)則

        圖5 單科目良好與總評(píng)良好的規(guī)則

        為提取出多個(gè)科目之間對(duì)總評(píng)的影響,使用主成分分析法將“重要”科目先篩選出來,而后利用Apriori算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析,選取兩個(gè)科目進(jìn)行分析,提取出兩個(gè)科目與總評(píng)成績(jī)的規(guī)則如下。通過主成分分析法,得到的兩個(gè)科目分別為“科目7、科目8”,將兩個(gè)科目個(gè)等級(jí)的成績(jī)兩兩組合與總評(píng)良好之間的規(guī)則表如表4所示。

        表4 科目7、科目8與總評(píng)關(guān)聯(lián)規(guī)則

        由上表可知,可以得到刺殺與擒敵術(shù)兩個(gè)科目的成績(jī)與總評(píng)成績(jī)之間的關(guān)系,例如:“G2,H2→Z2”表示當(dāng)刺殺與擒敵都取得良好的成績(jī)時(shí),總評(píng)取得良好的成績(jī)的概率為43.8596%。而“G4,H2→Z2”表示刺殺取得及格,擒敵取得良好的情況下,總評(píng)良好的概率為28.9474%。其余科目與科目或與總評(píng)成績(jī)之間的關(guān)系可以在結(jié)果中查找并進(jìn)行分析。

        4 結(jié)論

        本文運(yùn)用Apriori算法主要在給定支持度與置信度的情況下對(duì)科目與科目,科目與總評(píng)之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則的分析,結(jié)果較為詳實(shí),有較強(qiáng)的參考性。

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