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基于数据挖掘聚类技术的我国高校分类研究

作 者: 徐辰冠
导 师: 许晓东
学 校: 华中科技大学
专 业: 系统工程
关键词: 数据挖掘 聚类分析 高维聚类 数据预处理 高校分类
分类号: TP311.13
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 50次
引 用: 0次
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内容摘要


随着我国高等教育的发展,高校的数量庞大、类型繁杂,如果不能有效地对高校进行分类管理和分类发展,则会制约我国高等教育的发展。目前我国的高校分类主要以政府为主导,具有很强的政策性和主观性;国内学术机构的分类有脱离实际之嫌,实用性不强;而国外学术机构的分类并不能完全适用于我国国情。随着数据挖掘技术在金融、电信等领域的成功应用,本研究在教育领域应用数据挖掘的聚类技术对我国高校进行分类研究。首先本文从高校职能的角度,从教学和科研两个方面提出分类标准,并从“全国高校教学基本状态数据库系统”中,选择适用于高校分类的基本特征要素,确定各指标的权重,构建出一个相对完整、较为合理的指标体系。其次本文对“全国高校教学基本状态数据库系统”中的原始数据进行一系列的预处理工作,包括数据源获取、数据清理、数据集成、数据变换、数据归约等内容,使之更加符合聚类算法的标准和规范。接着本文采用K‐means算法及其改进型EM算法,使用SQL?Server?2005的商业智能开发工具,建立聚类模型,根据预处理得到的数据集,聚类形成不同的簇,从而获得高校对象的类型分布情况。最后本文对聚类结果进行总结归纳,分析其可行性及合理性,得出本文的初步结论;并分析对聚类结果的影响因素及针对性的改进措施;同时从高校自身、教育主管部门和社会公众这三个角度分析高校聚类结果的应用价值,也为我国高等教育发展提出一些建设性的意见。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-8
1 绪论  8-16
  1.1 研究背景、目的及意义  8-9
  1.2 国内外研究现状  9-13
  1.3 主要研究内容及论文结构  13-16
2 数据挖掘中的聚类技术  16-25
  2.1 聚类技术概述  16
  2.2 常用聚类算法  16-22
  2.3 高维数据聚类  22-25
3 高校聚类研究  25-50
  3.1 高校聚类的指标体系  25-34
  3.2 数据预处理  34-44
  3.3 聚类算法模型  44-50
4 结果分析与改进措施  50-63
  4.1 聚类结果分析  50-55
  4.2 应用价值分析  55-56
  4.3 影响因素分析  56-60
  4.4 改进措施分析  60-63
5 结论与展望  63-65
  5.1 结论  63
  5.2 展望  63-65
致谢  65-66
参考文献  66-70
附录 1 攻读学位期间发表的学术论文目录  70

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 程序设计 > 数据库理论与系统
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