【摘 要】
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为了提高k平均分区算法和层次凝聚算法的数据挖掘质量和执行效率,本文在综合分析k平均分区算法和层次凝聚算法各自优缺点和借鉴前人的算法改进方法的基础上,得出了一种速度更
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为了提高k平均分区算法和层次凝聚算法的数据挖掘质量和执行效率,本文在综合分析k平均分区算法和层次凝聚算法各自优缺点和借鉴前人的算法改进方法的基础上,得出了一种速度更快、效率更高、聚类质量更好的改进算法(ICAA算法).本研究以贵州民族学院数学与计算科学系近四年的学生试卷数据作为测试对象,对ICAA算法与k平均分区算法和层次凝聚算法进行了性能比较.实践表明:ICAA算法是有效、可靠和快速的,它比k平均分区算法和层次凝聚算法节省了近一半的时间.从算法设计角度对ICAA算法进行了分析可知,该算法不但充分利用了k平均分区算法和层次凝聚算法的优点,而且在一定程度上避免了这两种算法的缺陷.与层次凝聚算法相比,ICAA算法在计算两个聚类之间的距离过程时大大减少了计算时间,其时间复杂度从层次凝聚算法的0(n<2>)降为0(n).现在ICAA算法已被应用到贵州民族学院的《学生试卷质量分析系统》.该算法已发现了隐藏在试卷背后事先未被人们所知的一些问题,这些问题的发现为贵州民族学院教学管理提供了科学的辅助决策资料,为进一步提高试卷质量打下了良好的基础.
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