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从个性化学习系统中学生成绩分析的需求现状出发，针对人工智能中经典算法k-means中初始点选择不合适导致的缺陷，同时考虑到个性化学习系统中学生成绩分析存在数据量大、数据类型复杂等现实问题，参考采用多次取样、一次聚类寻找最优解的改进算法，并通过模拟系统实验，验证了该算法的稳定性及应用效果。
k-means聚类分析算法在人工智能+个性化学习系统中的应用
【摘 要】
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从个性化学习系统中学生成绩分析的需求现状出发，针对人工智能中经典算法k-means中初始点选择不合适导致的缺陷，同时考虑到个性化学习系统中学生成绩分析存在数据量大、数据类型复杂等现实问题，参考采用多次取样、一次聚类寻找最优解的改进算法，并通过模拟系统实验，验证了该算法的稳定性及应用效果。
【机 构】
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无锡城市职业技术学院
【出 处】
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智能计算机与应用
【发表日期】
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2022年08期
【基金项目】
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江苏省高校哲学社会科学研究项目（2020SJA0956）；
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