Resumen

Este documento presenta el concepto y el algoritmo de la minería de datos y se centra en el algoritmo de regresión lineal. Basándose en el algoritmo de regresión lineal múltiple, se analizan muchos factores que afectan al CET4. Se analizan ideas basadas en la minería de datos, recopilando datos históricos y apropiados para transformar, utilizando técnicas de análisis estadístico para los muchos factores que influyen en el examen CET-4, y se ha obtenido el resultado del examen CET-4 y sus factores influyentes. Se encontró que la relación de regresión lineal entre los grados de ajuste era relativamente alta. Mejoramos aún más el algoritmo y establecemos un algoritmo de vecinos más cercanos con peso de partición. El algoritmo de vecinos más cercanos con peso K y el algoritmo de partición se utilizan en la predicción de la clasificación de puntuación del examen CET-4, y se utiliza el método estadístico para estudiar los factores relevantes que afect

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Minería de datos; Algoritmo de regresión lineal; CET4; Técnicas de análisis estadístico; Algoritmo de vecinos más cercanos (K-NN); Modelo de clasificación
• Keywords:Data mining; Linear regression algorithm; CET4; Statistical analysis techniques; K-nearest neighbor algorithm; Classification model