聚類分析在高校就業(yè)工作中的應(yīng)用研究.pdf

1、本文分析了既往的高校畢業(yè)生就業(yè)工作辦法和目前的畢業(yè)生就業(yè)工作發(fā)展形勢,提出通過構(gòu)建專業(yè)就業(yè)分類模型,指導(dǎo)各專業(yè)采用不同工作方法的就業(yè)工作思路,并在具體研究中引入了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的聚類分析方法作為專業(yè)就業(yè)分類模型的構(gòu)建工具。
　　 具體研究中,本文首先研究分析了聚類分析中層次分析算法及Kmeans算法,并在專業(yè)就業(yè)分類模型構(gòu)建口加以應(yīng)用,但受算法本身限制所得到的挖掘結(jié)果有較大的優(yōu)化空間。繼而本文將Kmeans算法與層次分析算法進行

2、有機融合相互彌補不足,提出了新的融合算法。經(jīng)過分析研究后,將融合算法應(yīng)用到專業(yè)就業(yè)分類模型的構(gòu)建中去,得到了聚類效果較好的分類結(jié)果,達到了構(gòu)建模型所需要的要求。最后,本文在融合算法挖掘出的聚類結(jié)果上進行了知識分析,得到了易于接受及理解的知識表達。根據(jù)知識表達,本文簡述了新的就業(yè)工作思路,用以促進我校的畢業(yè)生就業(yè)工作。
　　 本文通過具體數(shù)據(jù)介紹了融合層次分析算法和Kmeans算法的新算法,也為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在實際應(yīng)用中增添了一種新