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本文以学生管理系统中学生的成绩作为测试集,提出一种新的基于改进模拟退火的k-means算法的评价函数,挖掘学生成绩中的有效数据,用改进前后的算法来解决最优问题。实验证明改进模拟退火的k-means聚类算法收敛效果要优于传统的K-means算法,具有更好的聚类性能,其算法更加高效。
改进模拟退火算法的K-means聚类方法在学生成绩上的应用
【摘 要】
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本文以学生管理系统中学生的成绩作为测试集,提出一种新的基于改进模拟退火的k-means算法的评价函数,挖掘学生成绩中的有效数据,用改进前后的算法来解决最优问题。实验证明改
【机 构】
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广西政法管理干部学院
【出 处】
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广西教育
【发表日期】
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2017年31期
【基金项目】
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广西重点研发计划项目“基于北斗多功能信息采集与监控终端的智能物流管理系统研发”(桂科AB16380351);2016年广西教育厅教学改革立项项目“基于翻转课堂的C语言教学探索与研究”(GXGZJG2016B097);国家自然基金:广西职业教育教学改革立项项目“基于增强现实与3D打印信息技术的职业教育人机互动教学模式研究”(JG15B09)
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