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摘要
随着大数据在教育中的作用日益凸显,大量的数据被应用到教学研究、教学评估和行为预测.学生的成绩、行为记录、与老师的互动记录等教育数据,都已经开始发挥价值.为了解决课程的低通过率问题,将改进的K-近邻算法应用到学习预警中,首先利用网格搜索和交叉验证相结合的方法对模型参数进行优选,其次在构建决策树过程中,利用基尼增益确定特征的权重系数并且根据权重系数进行特征选择,在计算距离时引入权重系数,使每个特征收到权重系数的约束.实验表明,在一个公开的数据集和一个真实的数据集上,改进后的K-近邻算法显著优于传统的K-NN.
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单位电子信息工程学院; 河北大学
