利用数据挖掘预测学生成绩。分类方法。多丽娜·卡巴基耶娃。圣吉隆坡索非亚大学。Ohridski”，索菲亚1000。电子邮件：dorinafmi.uni-Sofia.bg。摘要：数据挖掘方法通常在
本文介绍了在保加利亚大学实施的数据挖掘研究项目的初始结果，旨在通过使用数据挖掘方法进行分类，揭示预测学生绩效的高潜力。
常用的三种分类方法在数据挖掘中采用分类：决策树，后勤的所选方法的共同点是他们将Z分数指出为第一个独特指示器
抽象的。我们使用了一系列数据挖掘技术，以改善来自加拿大 - 法国的成像数据的星星和星系的分类。夏威夷望远镜遗留调查（CFHTLS），并用SUSTRACTOR提取。我们。
2015年9月8日，如果您希望从数据挖掘技术中获得重大输出，但不确定前5位，在分类分析中，您将应用算法来决定如何分类新数据。
一些数据挖掘方法有：关联；分类；聚类分析；预测；序列模式或模式跟踪；决策树；异常值分析或异常分析；神经网络。让我们了解每一个数据挖掘
2017年7月17日本研究的目的是分析两种数据采矿方法，在基于基于Beneish的基于同行业集团的公司为欺诈行为批评欺诈的目的，分析了侦探欺诈行业组的财务欺诈。
在类似条件下，露天开采通常被认为比地下开采更有利。在选择地表和地下开采方法时，必须考虑一些最重要的因素
2019年9月30日预测使用了其他数据挖掘技术的组合，如趋势，顺序模式，群集，分类等。它以正确的顺序分析过去的事件或实例以预测未来事件。
介绍。Xlminer支持数据挖掘过程的所有方面，包括数据分区，分类，预测和关联。第二阶段，分类，用于将一组观察分类为基于预定义的类
有效的特征挖掘方法是模式识别领域的关键问题之一。此外，缺乏电子鼻传感器数据特征挖掘：啤酒分类的协同策略。康门，虎鲸标志
在分类数据集上有监督的数据挖掘方法有多好？下面是一个工作流，它对来自medicine的数据集的各种分类技术进行评分。这里的中心小部件是用于测试和评分的小部件，它是
概述了主要的数据挖掘技术，包括关联、分类、聚类、预测和序列模式。
采矿是从地球中提取有价值的矿物质或其他地质材料，通常来自矿体，铅，静脉，缝，礁或7.1企业分类;7.2监管和治理;7.3世界银行。8安全;9但是，这是罗马
2015年12月2日数据挖掘技术是为分类问题而设计的，其中每个观测值都是一个类别的成员。我们制定了十种数据表示法，可用于将这些方法扩展到
2018年5月2日数据挖掘方法的基础是各种分类，建模和预测方法，基于使用决策树，人工神经网络，遗传算法，进化编程，联想
基于10条关于知识管理的数据挖掘应用程序的文章，根据六类数据挖掘技术进行调查和分类：分类，回归，聚类，依赖性建模，偏差检测，
2018年6月1日，通过Velichko等人提出了一种使用数据挖掘方法进行微观结构分类的全新方法。[15]。数据挖掘是数据集中的知识发现过程[16]。它总结了所有
2019年6月10日的发展领域，重点是分类，预测，特征选择等各种数据挖掘的各种技术。它是在学习与教育有关的记录数据数据，以预测学生的表现
然后，描述了涉及用于大数据集的频繁模式，关联和相关性的挖掘的方法。本书详细介绍了数据分类的方法，并介绍了数据群集的概念和方法。
在数据挖掘过程中，首先对大型数据集进行排序，然后识别模式并建立关系来执行。选择正确的分类方法，如决策树、贝叶斯网络或神经网络。
2018年1月19日采矿方法分类可追溯到20世纪60年代，并使用以下标准：矿床类型和大小、采空空间支护、工作开挖状态、工作面类型、，
抽象的。本文研究了基于数据挖掘技术的现有实践和医疗数据分类的前景。它突出了用于提高分类准确性的主要高级分类方法。
最近，对开发专门旨在解决与业务数据挖掘有关的问题的新分析技术（例如，分类树）的问题增加了兴趣，但数据挖掘仍然基于概念性
2017年10月3日猪的声音分类准确率达到90%。Nasrin Fathima和Geethar[5]提出了一种用于农业决策的数据挖掘方法。从农业部收集的数据集，爱游戏台球
2018年9月17日数据挖掘算法 - 什么是分类，分类方法类型，ID3算法，C4.5算法，SVM，ANN算法。
2018年11月4日PDF本演示文稿介绍了不同类型的地下采矿方法。
因此，本研究旨在评估临床试验中的大数据、朴素贝叶斯分类和机器学习等数据挖掘方法及其在数据分析中的有效性。像糖尿病前期这样的情况是不可忽视的
这些模式通常提供对关系的洞察，这些关系可用于改进业务决策。统计数据挖掘工具和技术可以根据其用于聚类、分类、关联、，