【摘 要】
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针对K-means聚类算法在成绩评价中存在的稳定性低,聚类数难确定的问题,提出了一种改进K中心点聚类算法,将样本集与样本的各自平均距离比值作为样本的密度参数,采用最大距离乘
【机 构】
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广东松山职业技术学院计算机系,广东松山职业技术学院电气工程系
【基金项目】
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广东高校省级重大科研项目(2017GkQNCX033);韶关市科技计划项目(2017CX/K055);广东松山职业技术学院重点科技项目(2018KJZD001)
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针对K-means聚类算法在成绩评价中存在的稳定性低,聚类数难确定的问题,提出了一种改进K中心点聚类算法,将样本集与样本的各自平均距离比值作为样本的密度参数,采用最大距离乘积法选择密度较大且距离较远的k个样本作为初始聚类中心,在此基础上,结合聚类评价指标DB设计了聚类质量评价模型。通过对某高校学生成绩的聚类分析结果表明:该模型能够准确地给出聚类数k,有效地挖掘出学生多门课程成绩的分布情况,可以为个性化教学的实施提供一种新的解决方案。
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