【摘 要】
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传统的数学教学资源分类方法效率低,为此,提出两步聚类算法的数学教学资源归并分类方法.利用互信息技术的获取增量数据,提取数字化数学教学资源特征;根据两步聚类算法构建数学教学资源特征树,依据层次凝聚算法对特征树叶节点进行分组,采用欧式平方距离获得数学教学资源平方根测度连续变量,最大增长距离的聚类数即最终聚类数量.结果表明,该方法可实现数学教学资源的有效归并分类.
【机 构】
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安徽新华学院 通识教育部, 合肥230088
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传统的数学教学资源分类方法效率低,为此,提出两步聚类算法的数学教学资源归并分类方法.利用互信息技术的获取增量数据,提取数字化数学教学资源特征;根据两步聚类算法构建数学教学资源特征树,依据层次凝聚算法对特征树叶节点进行分组,采用欧式平方距离获得数学教学资源平方根测度连续变量,最大增长距离的聚类数即最终聚类数量.结果表明,该方法可实现数学教学资源的有效归并分类.
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