熵加权聚类挖掘算法在学科竞赛学员选拔中的应用

• 作者: 李丹 杨明 金媛媛
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 聚类分析 人才评估 熵加权 数据挖掘 归一化预处理 数据特征选择
• 年，卷（期）: 2019,（19）
• 所属期刊栏目: 测控与自动化技术
• 页码范围: 112-114,118
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.1-34|TP309
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.19.026

摘要

针对现有学科竞赛学员选拔中对评估数据缺少有效利用的问题,提出一种基于熵加权聚类的挖掘算法,对学科数据集合进行聚类,从而实现科学合理的人才挑选机制.采用人工统计对数据进行采集和归一化预处理,并利用稀疏分数进行数据特征选择,实现非必要聚类特征的过滤.通过熵加权聚类算法挖掘具有最优解的竞赛成员分配方案.实例分析结果表明,相比标准的Apriori算法,熵加权聚类算法运行效率更高,验证了提出方法的合理性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李丹	沈阳城市建设学院信息与控制工程系	24	13	2.0	3.0
2	金媛媛	沈阳城市建设学院信息与控制工程系	9	4	1.0	1.0
3	杨明	沈阳城市建设学院信息与控制工程系	5	1	1.0	1.0