| 基于改进遗传算法的K-means聚类方法 |
| |
| 引用本文： | 左倪娜,.基于改进遗传算法的K-means聚类方法[J].教育技术导刊,2016,15(4):32-34. |
| |
| 作者姓名： | 左倪娜 |
| |
| 作者单位： | 广西大学 计算机与电子信息学院，广西 南宁 530004；广西政法管理干部学院 信息工程系，广西 南宁 530023 |
| |
| 摘 要： | K-means算法是聚类分析划分方法中的一种常用方法，也是目前在数据分析方法中最有应用前景的方法之一。但K mean算法对初始聚类中心十分敏感，这对处理学生成绩等数据而言，会导致聚类结果极为不稳定。为此，提出基于改进遗传算法的K means聚类算法。该算法利用遗传算法解决初始聚类中心,提高聚类结果的稳定性，但存在前期过早收敛和后期收敛过慢的缺点。将改进遗传K means聚类算法应用于高职高专的学生考试成绩分析中，可以很好地解决传统遗传聚类算法对聚类结果的不稳定性问题，并通过聚类结果对学生考试成绩进行分类评价，利用所获得的数据聚类结果指导教学，从而提高教学质量。
|
| 关 键 词： | 聚类 K means算法 遗传算法 |
|
| 点击此处可从《教育技术导刊》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《教育技术导刊》下载免费的PDF全文 |
|
