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K-means聚类算法在评选优秀班集体中的应用研究

Research on Application of K-means Glustering Algorithm to Selecting Excellent Class Group
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摘要 班风在大学生的学习环境中仍扮演着十分重要的作用,先建立数据集市,再利用数据挖掘中的K-means聚类算法对集市中的数据进行聚类分析,挖掘出真正优秀的班集体模式,取代以往主观性占主导地位的评选。 Class atmosphere still plays an important role in college learning environment,and in this article first build a data mart,then use of K-means clustering algorithm of data mining for clustering market data analysis,in order to dig out the real excellent class group model,replacing the previous dominant subjective selection.
出处 《电脑开发与应用》 2013年第4期9-11,共3页 Computer Development & Applications
关键词 数据集市 欧氏距离 K-MEANS聚类 data mart euclidean distance K-means clustering
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二级参考文献11

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