基于全局中心聚类算法的学生成绩评价研究

• 作者: 段桂芹
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 成绩评价 全局中心聚类 内部评价指标 数据标准化
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 学术研究与应用
• 页码范围: 80-83
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2665字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2163.2019.01.019

摘要

针对课程难度差异大而带来的学生成绩评价难的问题,提出了一种基于全局中心聚类算法的学生成绩评价方法.首先,使用min-max归一化方法对样本集进行预处理;然后,采用全局中心聚类算法对学生的多科成绩进行聚类;最后,使用内部评价指标CH对多组聚类结果进行评价,得出最优聚类数和最优聚类划分.通过对某高校学生成绩的聚类分析结果表明:该方法能够有效地挖掘出学生多科成绩的分布情况,可为个性化教学的实施提供一种新的思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段桂芹	广东松山职业技术学院计算机系	15	32	3.0	5.0