映射聚类算法在学生成绩管理中的应用

• 作者: 罗旋 费洪晓
• 来源期刊: 信息与电脑：理论版
• 学科: 工学
• 关键词: 映射聚类 高维空间 相关维 学生成绩
• 年，卷（期）: 2009,（10）
• 页码范围: 103-104
• 页数: 2页
• 分类号: TP301.6

摘要

学生考试成绩包含的信息丰富,是教学工作的重要资料,常被用于学生学习效果的测定和教师教学质量的评估。采用一般如关联规则等数据挖掘方法发现其隐藏模式多存在缺陷,且传统的聚类算法不利于高维计算,无法从这类海量数据中提取有用信息。本文采用基于密度的最优映射聚类(DOC)算法对学生成绩进行分析,较好地解决了经典聚类算法中的维度灾难以及降维带来的信息丢失,且能同时得到相关维和相似类。实验表明DOC算法在学生成绩分析中,能够同时得到相关维和相似类,具有更高的效率,对于教学更具指导意义。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	费洪晓	中南大学软件学院	105	1153	15.0	30.0
2	罗旋	中南大学软件学院	4	17	2.0	4.0