聚类算法及在教学测评系统中的应用研究

摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-12页
第1章 绪论	第12-16页
·引言	第12页
·课题来源及研究的目的和意义	第12-14页
·论文主要工作	第14-15页
·论文的组织结构	第15-16页
第2章 数据挖掘与聚类技术	第16-27页
·数据挖掘	第16-21页
·数据挖掘的定义	第16-17页
·数据挖掘的发展过程	第17-18页
·数据挖掘分类	第18-19页
·数据挖掘系统的功能	第19-20页
·数据挖掘步骤	第20-21页
·聚类技术	第21-26页
·主要聚类方法及其研究进展评述	第21-26页
·数据挖掘中聚类方法的应用	第26页
·小结	第26-27页
第3章 基于距离的聚类初始化方法的改进研究	第27-32页
·引言	第27页
·现状分析	第27页
·现有主要的聚类初始化方法	第27-29页
·随机法	第27-28页
·距离优化法	第28页
·密度估计法	第28页
·其它启发式初始化方法	第28-29页
·一种新的基于距离的聚类初始化方法	第29-31页
·一种新的基于距离的初始化方法	第29页
·改进算法的优点	第29页
·实验与结果分析	第29-31页
·聚类初始化优化方法在测评系统中的应用	第31页
·小结	第31-32页
第4章 基于网格密度距离的聚类算法改进研究	第32-38页
·引言	第32页
·传统算法与新算法的比较研究	第32页
·CUBN 算法研究	第32-36页
·主程序	第33页
·边界点识别算法	第33-34页
·噪声点消除算法	第34页
·边界点归类算法	第34-35页
·内部点归类算法	第35页
·子类合并算法	第35-36页
·算法分析	第36-37页
·实验结果	第36-37页
·算法对比分析	第37页
·小结	第37-38页
第5章 层次聚类算法的改进研究	第38-43页
·引言	第38-39页
·新的层次聚类方法的思想与概念	第39页
·改进算法的程序	第39-41页
·改进算法的主程序	第39-40页
·原子聚类算法	第40页
·原子簇合并算法	第40-41页
·子簇合并算法	第41页
·算法分析	第41-42页
·参数设置	第41-42页
·聚类质量分析	第42页
·小结	第42-43页
第6章 教学测评系统原始模型的构建研究	第43-62页
·高校教学测评体系的理论研究	第43-44页
·高校教学质量评价体系的构建原则	第43-44页
·高校教学质量评价体系的构建方法	第44页
·基于数据挖掘的测评系统原始模型构建研究	第44-48页
·层次分析法概述	第44-46页
·数据挖掘在测评系统建模中的研究	第46-48页
·扩展模型在评价体系构建中的应用	第48-55页
·扩展模型在教学测评系统中的应用	第55-56页
·教学测评系统总体设计	第56-60页
·教学测评系统	第56页
·教学测评系统的功能设计	第56-57页
·教学测评系统的数据流图	第57页
·教学测评系统中的数据处理过程	第57-60页
·小结	第60-62页
第7章 数据挖掘算法在教学测评系统中的应用	第62-70页
·问题的提出	第62页
·解决方案的关键技术	第62-66页
·关联规则挖掘	第62-63页
·改进的算法	第63-65页
·算法检验及性能分析	第65-66页
·基于聚类的关联规则改进算法	第66-67页
·改进算法在教学测评系统中的应用	第67-69页
·教学测评系统的挖掘过程	第67-68页
·聚类分析法将教师得分分类	第68页
·在聚类基础上的关联分析结果输出	第68-69页
·算法可行性分析	第69页
·小结	第69-70页
结论	第70-71页
参考文献	第71-74页
附录A 攻读硕士期间发表的论文	第74-75页
致谢	第75页