<ruby id="26blz"></ruby>
    1. <pre id="26blz"></pre>
    2. 久久夜色精品国产网站,丁香五月网久久综合,国产特色一区二区三区视频,无码一区二区三区视频,国产成人精品无缓存在线播放,视频区 国产 图片区 小说区,精品一区二区三区日韩版,国模雨珍浓密毛大尺度150p
      首頁 > 文章中心 > 正文

      聚類分析在遠程教育的作用

      前言:本站為你精心整理了聚類分析在遠程教育的作用范文,希望能為你的創作提供參考價值,我們的客服老師可以幫助你提供個性化的參考范文,歡迎咨詢。

      聚類分析在遠程教育的作用

      聚類分析在遠程教學中的應用

      基于聚類的數據挖掘技術則可以根據學生的平時及期末考試成績,挖掘出內在的影響因素,如學生的學習態度、學習習慣、薄弱章節、課后練習等環節。得到的總結分析應用于指導學生學習及日常教學,既節省了大量的練習時間又能夠獲得良好的學習效果。圖2描述了一個基于聚類分析算法的遠程教育系統的基本結構。其中在成績分析模塊中,加入了基于聚類的智能輔導功能模塊,用于對學生的測試成績進行分析。分析結果包括選課建議,推薦書目,組卷參數,所在類別特性及成績特性等。系統根據上述結果給出學習建議和指導,同時修改組卷參數以給出符合學生學習水平和特性的試題;學生也可以根據分析結果進行有針對性的學習,從而提高了整個系統的智能性。

      K-均值聚類分析算法改進研究

      為加快聚類算法的計算速度,在K均值聚類算法中加入了基于密度閾值的網格聚類方法,利用網格聚類的速度優勢,先對樣本空間進行網格劃分,通過平滑過濾噪聲,完成第一次聚類。密度閾值較小的離散數據應用K均值聚類法實施二次聚類直至條件滿足。

      基于網格聚類的K均值算法改進令有界定義域集合P={X1,X2,…,Xn},n維空間S=X1×X2×…×Xn,算法的輸入則是一個n維空間的點集Q{q1,q2,…qn},q1={qi1,qi2,…,qin},qij表示第i個點的第j維分量。每個網格單元的密度值D(Ci)設定為單元中所有點的數量;在密度閾值的設定上,文獻[4]中對傳統DB-SCAN算法的改進,選取網格單元中密度最高的N個點的密度值D(Ci)。通常情況下聚類按照D(Ci)降序排列,如果D(Ci+1)與D(Ci)之間的差值較大則認為發生了跳變,此時設N=i。算法具體步驟為:(1)將n維空間的每個維劃分成r個不相交且大小相等的區間,形成Rn個網格單元。每個網格單元在第i維的長度計算δi=(hi-li)/p,則有第j個區間段Iij=[li+(j-1)δi,li+jδi]。(2)將數據集中的點映射到單元集中,計算每個網格單元的密度D(Ci)。(3)根據設定的密度閾值對網格單元進行分類:密度大于Minpts的高密度單元被直接標記,密度小于Minpts的低密度單元中的點作為孤立的離散數據等待下一步處理。(4)重復選取聚類未結束網格單元與其相鄰單元進行合并直至所有高密度單元聚類完畢,按照公式(2)計算出K個聚類中心的值Gi(0)作為初始聚類中心。(5)對于低密度單元中的離散數據,分別計算其與初始聚類中心的距離dis(a,Ci),當其獲得最小值時有a∈Ci,重復這一操作至所有離散數據聚類完成。(6)重新計算二次聚類重心Gi(1),如滿足|Gi(1)-Gi(0)|<ε則聚類完畢,否則再次循環K均值聚類方法直到滿足條件|Gi(m)-Gi(m+1)|<ε。

      實驗分析及結論實驗采用UCIMachineLearningRepository中的經典數據集Iris,每個樣本有4個屬性,分為3個類別共150個樣本。本文算法GKC(Grid-basedandK-meansClusteringMethod)與DBSCAN和傳統K均值聚類法分別進行測試。GKC算法的時間主要為定位數據密集區域以及初始聚類中心的計算。其時間復雜度分別為O(2d×r)和O(K×I×M),I和M代表迭代次數和離散數據數量。表1顯示了3種算法在聚類運行時間上的比較,可以看出本文方案在收斂速度上優于另外兩種算法。聚類性能采用純度值進行衡量,某一簇的純度值Eij等于簇i與類j的交集。從圖3中可以看出,GKC在純度上優于K-means及DBSCAN算法,且純度值曲線波動較小,具更好的穩定性。

      結束語

      為使遠程教育的教學資源得到更好利用,達到按需教學的目的,深入研究了聚類分析算法以及該技術在學習評價中的作用,給出了一個聚類算法在遠程教育教學中具體應用實例。利用網格聚類的思想對K均值聚類算法進行改進,克服了K值隨機性帶來的不確定性以及傳統網格聚類方法造成的簇丟失缺陷。該技術的應用有利于提高遠程教學系統的智能性,取得良好的教學效果。

      作者:張曉芳單位:武漢民政職業學院

      主站蜘蛛池模板: 樱桃视频影院在线播放| 国产拍拍拍无码视频免费 | 久久精品国产九一九九九| 亚洲国产一区二区精品专| 国产精品久久久一区二区三区| 扒开双腿猛进入喷水高潮叫声| 欧美一区内射最近更新| 国产视频 视频一区二区| 久久亚洲精品中文字幕无| 亚洲一区成人av在线| 在线无码免费的毛片视频| 丁香婷婷在线观看| 大尺度国产一区二区视频| 成人无码特黄特黄AV片在线| 平罗县| 毛葺葺老太做受视频| 少妇人妻偷人偷人精品| 亚洲成a人v欧美综合天堂下载| 国产绿帽在线视频看| 日本一区不卡高清更新二区| 亚洲成a人片在线观看久| 人妻少妇不满足中文字幕| 亚洲精品男男一区二区| 视频一区视频二区视频三| 不卡一区二区国产在线| 国产精品免费视频网站| 亚洲一区二区三区自拍偷拍 | 国产一级片内射在线视频| 亚洲一区二区三区影院| 绍兴市| 亚洲国产成人久久77| 婷婷综合久久中文字幕| 黄色三级亚洲男人的天堂| 久9视频这里只有精品| 双峰县| 一级做a爰片在线播放| 久久精品娱乐亚洲领先| 少妇人妻系列无码专区视频| 乱人伦人妻系列| 五月婷婷激情视频俺也去淫| 成人一区二区不卡国产|