Classifying Educational Data Using Support Vector Machines: A Supervised Data Mining Technique

Guleria Pratiyush; Sood Manu

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Classifying Educational Data Using Support Vector Machines: A Supervised Data Mining Technique

机译：使用支持向量机对教育数据进行分类：一种有监督的数据挖掘技术

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With increase in Educational Institutions there is increase in new trends which results in large data. The data is unstructured which need to be transformed into structured form and to find out meaningful information, effective Mining Tools are required. Educational Data Mining helps in facilitating utilization of resources related to student performance, predicting placement results and finding new educational trends. In this paper placement data of students has been taken and classification approach using SVM is followed on training data for predicting results which not only helps educational institutions to improve student placements from extracted knowledge as well enhances the competitive advantage and decision making by applying data mining techniques. SVM is a supervised learning and effective data mining technique to train the data for pattern recognition and predictions.

机译：随着教育机构的增加，新趋势也在增加，这导致了大数据的产生。数据是非结构化的，需要转换为结构化形式，并找出有意义的信息，因此需要有效的挖掘工具。教育数据挖掘有助于促进与学生成绩相关的资源的利用，预测安置结果并发现新的教育趋势。本文采用了学生的位置数据，并在训练数据上采用了基于支持向量机的分类方法来预测结果，这不仅有助于教育机构利用提取的知识来改善学生的位置，而且还可以通过应用数据挖掘技术来提高竞争优势和决策能力。 SVM是一种监督学习和有效的数据挖掘技术，可以训练数据以进行模式识别和预测。

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《Indian Journal of Science and Technology》 |2016年第34期|共页
作者
Guleria Pratiyush; Sood Manu;
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中图分类连续性出版物;
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