K-means算法在志愿平行投档排序分值计算中的应用研究

• 作者: 陈前军
• 来源期刊: 电脑编程技巧与维护
• 关键词: 平行志愿 KDD算法 K-means算法 成绩向量 质心向量
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 软件研发与应用
• 页码范围: 23-24,43
• 页数: 3页
• 字数: 2668字
• 语种: 中文

摘要

截止到2014年,全国共有28个省市实行平行志愿投档,该模式得到社会很高的认可.平行志愿模式需要按照考生总分的高低进行排序投档,在解决同分考生投档时,现行做法依次考虑语文、数学、外语成绩,该3科成绩的优劣直接影响其志愿出档情况.以2015年湖北省考生成绩为分析基础,采用KDD的K-means经典算法,按照批次个数进行聚类,进行局部质心的提炼,得到的质心向量,计算考生成绩向量在质心向量的投影长度来进行排序.该算法避免了人为定义语文、数学等各科成绩的优先级,而采用数据挖掘思想,综合考虑各个成绩项,最终决定排序分值,经试验验证数据结果良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈前军	湖北大学计算机信息管理与建设处	6	89	3.0	6.0