基于K均值和马田系统的聚类分析方法

传统聚类方法采用欧氏距离作为测量尺度,变量间的相关性会造成聚类结果失真。文章提出了K均值和马田系统相结合的聚类方法。首先对所有数据进行K均值聚类,生成K个初始类;其次对每个初始类采用基于稳健马氏距离的异常值检测方法剔除异常值,构建K个稳健马氏空间;最后计算每个数据在K个稳健马氏空间上的马氏距离,将其划入具有最小马氏距离值的类中。数值实验结果表明该方法能显著提高K均值聚类结果,与已有方法比较也表现出良好的聚类效果。

高校教育质量保障体系的审视:卓越绩效评价视域

文章运用卓越绩效评价准则的基本理念,从质量主体单一性、质量保障活动的理念、质量保障体系一致性和评价结果使用四方面对高等教育外部质量保障体系进行评述;对高校内部质量保障体系存在的“高层领导在质量保障中的作用缺失,质量保障体系结构复杂化和外部化倾向,质保主体在质量保障价值取向上的异化,缺乏追求卓越的质量文化支撑”等现实问题进行分析;最后从“树立大质量观,坚持顾客驱动,以卓越过程创造卓越结果”等几个方面对高校教育质量保障体系构建提出改进设想。