【摘 要】
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大学生异常行为检测是高校学生管理中一个值得研究的课题。大学生行为检测的研究有助于高校科学快速地评估异常学生人群。针对高校传统的问卷调查、定期排查等滞后的管理手段
【基金项目】
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山西省教育科学“十三五”规划项目,项目编号:GH-18098,2020年山西省高等学校教学改革创新项目,项目编号:J2020325,长治学院校级教学改革创新项目,项目编号:JC201817,2020年山西省高等学校大学生创新创业训练计划项目,项目编号:2020594、2020DC15,2020年长治学院校级科研项目,项目编号:XJ2020001801、XJ2020002601。
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大学生异常行为检测是高校学生管理中一个值得研究的课题。大学生行为检测的研究有助于高校科学快速地评估异常学生人群。针对高校传统的问卷调查、定期排查等滞后的管理手段,提出一种基于特征加权的密度峰值聚类的大学生异常行为检测算法。该算法首先采用加权特征的欧式距离来表示样本距离,然后通过密度峰值聚类对学生样本进行无标签归类,最后将局部密度不超过边界区密度的样本点分辨为异常点。
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