TY -的A2 - Lv, Zhihan AU -李,晶晶PY - 2021 DA - 2021/08/16 TI -智能模糊决策树算法的应用在英语教学模式改进SP - 8631019六世- 2021 AB -作为大学的学生数量持续增长,大学学术管理系统有大量的学生成绩数据。然而,利用这些数据仅仅是局限于简单的查询和统计工作,而且没有先例的使用这些数据为提高英语教学模式。与模糊理论的应用在机器学习和人工智能,模糊决策树算法出生,将模糊集理论与决策树算法。在本文中,我们提出一个方法来获得连续属性聚类的重心 K则算法和结合三角模糊数模糊连续数据。此外,分析最近邻距离对分类的影响,引入了高斯加权函数,使不同的投票权重社区根据距离,并建立加权 K最近的邻居分类算法。解决分类效率低的问题 K最近邻居算法集较大时,本文进一步改进算法,建立了分区加权 K最近邻居算法。分类时间从11.39秒缩短到5.22秒,和分类效率大大提高。SN - 1076 - 2787你——https://doi.org/10.1155/2021/8631019——10.1155 / 2021/8631019 JF - PB - Hindawi KW - ER -复杂性