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基于改进K-means算法的学生消费水平的研究 被引量:1

Research on students consumption level based on improved K-means algorithm
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摘要 在数字化校园建设的背景下,学生校园生活的各方面数据被记录在一卡通系统中,并成为分析学生各种行为的重要依据。文中基于高校学生一卡通数据,使用改进的K-means算法对高校学生消费情况方面进行深入分析,并用聚类评价指标对聚类结果进行评价,使改进后的算法可以灵活的应用到高校一卡通管理系统中,实现对高校学生的海量数据进行客观、有效的分析,从而为高校管理部门进行学生管理提供科学、准确的决策依据。 In the context ol digital campus construction,in all aspects ol students campus life the data is recorded in the card system,and becomes an important basis lor analysis ol students behavior. This paper, based on college student card system data, uses the K-means algorithm lor improvement ol university students’ consumption ol in-depth analysis, while the cluster evaluation evaluates the clustering results,the improved algorithm can be llexibly applied to the IC card management system in colleges and universities. The experimental results can provide some objective and ellective analysis ol the massive amounts ol data ol college students, on the other hand, it can provide a scientilic, accurate decision basis lor management in colleges and universities to manage students.
出处 《信息技术》 2017年第2期64-68,共5页 Information Technology
基金 自治区自然科学基金(2014211B023) 校前期资助课题(XJAU201426)
关键词 K-MEANS聚类算法 一卡通数据 聚类指标 K-means clustering algorithm IC card data cluster evaluation
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参考文献6

二级参考文献67

共引文献328

同被引文献7

引证文献1

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