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文檔簡介
1、志愿填報是高考招生過程的一個重要環(huán)節(jié),在沒有科學(xué)指導(dǎo)的情況下,很容易出現(xiàn)考生盲目填報的情況,因此,為考生提供志愿填報智能服務(wù)有重要意義。院校推薦服務(wù)根據(jù)考生要求對高等院校進行分類,將合適的院校推薦給考生,免去了考生繁雜的信息搜集和分析任務(wù)。為了得到合理的院校分類結(jié)果,本文采用模糊聚類挖掘技術(shù)對高校數(shù)據(jù)進行分析,得到了院校歸類的不確定性程度,表達了院校類屬的中介性,使得院校推薦服務(wù)更加科學(xué)。 本文詳細介紹了模糊聚類技術(shù)的理論基礎(chǔ),
2、重點闡述了模糊C-均值算法的實現(xiàn)原理及步驟,針對有效性評判的模糊C-均值算法在求解最佳聚類數(shù)目時計算量過大的缺陷,利用減法聚類算法確定初始聚類數(shù)目的上限,降低了算法的時間復(fù)雜度。針對原有的模糊C-均值算法在對每一個類別數(shù)進行聚類時都要重新初始化聚類中心,使得求解最佳聚類數(shù)目的算法不穩(wěn)定的問題,本文通過合并聚類中心的方法對原有的模糊C-均值算法進行了改進,克服了其初始化敏感的問題。在對院校數(shù)據(jù)進行聚類分析時,本文先利用離差最大化方法計算出
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