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考虑不同出现频率的可分类属性值对聚类中心的影响，通过重新定义聚类中心和距离，提出了一种新的聚类算法K-centers．这种算法能够有效处理可分类和混合类型数据。在此基础上，将K-centers应用于课程教学评估，分析不同类型课程的特点．为评估教学提供了参考。
K-centers聚类算法在教学评估中的应用
【摘 要】
：
考虑不同出现频率的可分类属性值对聚类中心的影响，通过重新定义聚类中心和距离，提出了一种新的聚类算法K-centers．这种算法能够有效处理可分类和混合类型数据。在此基础上，将K-c
【机 构】
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复旦大学软件学院
【出 处】
：
计算机工程与应用
【发表日期】
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2007年12期
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