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基于K-means聚类算法的网络个性化学习行为研究
被引量:
1
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作者
尹帮治
《荆楚理工学院学报》
2010年第9期12-15,29,共5页
聚类是指按照事物间的相似性对事物进行区分和分类的过程。对网络个性化学习行为中的大量数据,首先对样本数据进行了预处理,然后运用数据挖掘算法中的K-means算法进行分类,获取各类与网络学习行为属性的关系。在Clementine中的实验结果...
聚类是指按照事物间的相似性对事物进行区分和分类的过程。对网络个性化学习行为中的大量数据,首先对样本数据进行了预处理,然后运用数据挖掘算法中的K-means算法进行分类,获取各类与网络学习行为属性的关系。在Clementine中的实验结果表明,该算法能够将数据准确聚类,为教师教学培养目标的制定提供一定的决策支持。
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关键词
数据挖掘
K-MEANS算法
聚类分析
个性化学习行为
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职称材料
题名
基于K-means聚类算法的网络个性化学习行为研究
被引量:
1
1
作者
尹帮治
机构
河源市广播电视大学工程技术教学部
出处
《荆楚理工学院学报》
2010年第9期12-15,29,共5页
基金
2008年度广东远程开放教育科研基金项目(项目编号:KY0809)
文摘
聚类是指按照事物间的相似性对事物进行区分和分类的过程。对网络个性化学习行为中的大量数据,首先对样本数据进行了预处理,然后运用数据挖掘算法中的K-means算法进行分类,获取各类与网络学习行为属性的关系。在Clementine中的实验结果表明,该算法能够将数据准确聚类,为教师教学培养目标的制定提供一定的决策支持。
关键词
数据挖掘
K-MEANS算法
聚类分析
个性化学习行为
Keywords
data mining
K-means algorithm
cluster analysis
personalized learning behavior clementine
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于K-means聚类算法的网络个性化学习行为研究
尹帮治
《荆楚理工学院学报》
2010
1
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