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高校学生管理应开展经常性、预防性工作,将问题发生控制在源头。利用KD树存储结构优化KNN算法,解决KNN在k邻近结点搜索上的效率问题,将算法运用于学生状态分类,提前预警异常状态,对学生管理工作水平和质量的提升具有重要的意义。
基于KD树和KNN的高校学生异常状态预警算法研究
【摘 要】
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高校学生管理应开展经常性、预防性工作,将问题发生控制在源头。利用KD树存储结构优化KNN算法,解决KNN在k邻近结点搜索上的效率问题,将算法运用于学生状态分类,提前预警异常
【机 构】
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绵阳职业技术学院
【出 处】
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信息技术与信息化
【发表日期】
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2019年5期
【基金项目】
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四川省科技厅重点研发项目-基于大数据的大学智慧校园关键技术研究与应用,项目编号:19ZDYF0640.
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