期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]成都大学信息网络中心,成都610106
基 金:成都大学高教研究专项基金资助(项目编号:GY2016-12)
年 份:2017
期 号:6
起止页码:34-36
语 种:中文
收录情况:普通刊
摘 要:高校学生校园卡消费数据的准确聚类对于贫困生评定工作具有重要参考价值。基于在校生校园卡月均消费金额、日均消费金额、学期平均消费金额、次均消费金额四个指标,在基于蚁群模型的聚类算法中,以消费记录间特征相似度值作为启发信息,以各子簇内相似度值最大化作为最优适应度值进行聚类。实验结果表明,该算法在聚类准确性上优于传统算法,可为贫困生评定提供更加准确的参考依据。
关 键 词:数据挖掘 蚁群聚类算法 贫困生评定 校园卡消费数据
分 类 号:TP311.13] TP18[计算机类]
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