《表1 学生去图书馆次数以及平均绩点》

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《基于决策树的数据挖掘学生行为分析》

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针对实际情况，对数据库中学生行为数据进行预处理后，通过C4.5算法对学生行为数据进行挖掘分析。如:m个样本的连续特征A有m个，从小到大排列为a1，a2，...，am，则C4.5取相邻两样本值的平均数，共取得m-1个划分点。其中第i个划分点Ti表示为:。分别计算以该点作为二元分类点时的信息增益。选择信息增益最大的点作为该连续特征的二元离散分类点。如取到的增益最大的点为at，，则小于at的值为类别1，大于at的值为类别2，这样就做到了连续特征的离散化。要注意的是，与离散属性不同的是，如果当前节点为连续属性，则该属性后面还可以参与子节点的产生选择过程。表1、表2分别给出了与学生相关数据，具体计算步骤如下。