改进的模糊K-Prototypes聚类算法在研究生培养质量评估中的应用

研究生教育在从追求招生数量到重视培养质量的背景下,如何有效而准确地评估研究生培养质量,成为当前各高校面临的重要课题。文章提出一种改进的模糊K-Prototypes聚类算法,可准确分析研究生培养质量情况。该算法首先提取相应的研究生培养质量影响因素属性,构建研究生培养质量评估指标,从而形成分析数据集;其次,为了解决研究生培养数据密度不均的问题,提出改进算法;最后利用改进的聚类算法对分析数据集进行聚类分析。以一所具体高校为例,验证提出算法的有效性和改进后聚类效果,为科学有效的研究生培养质量评估提供辅助决策方法支持。