| 基于数据挖掘技术的试卷质量聚类分析系统 |
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| 引用本文： | 张儒良,王翰虎.基于数据挖掘技术的试卷质量聚类分析系统[J].贵州大学学报(自然科学版),2004,21(4):393-396. |
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| 作者姓名： | 张儒良 王翰虎 |
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| 作者单位： | 贵州民族学院,数学与计算机科学系,贵州,贵阳,550025;贵州大学,信息与计算机科学学院,贵州,贵阳,550025 |
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| 摘 要： | 教育是一个复杂的系统工程，试卷质量分析是这系统工程中的重要环节。为了全面地分析试卷背后隐藏的内在问题，本文在k平均分区算法和层次凝聚算法的基础上，提出了一种速度更快、聚类质量更好的聚类算法(ICAA算法)，并已成功地将该算法应用到试卷质量分析中。
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| 关 键 词： | 数据挖掘 试卷质量 k平均分区算法 层次聚类算法 |
| 文章编号： | 1000-5269(2004)04-0393-04 |
| 修稿时间： | 2004年8月30日 |
A System of Clustering Analysis for Test Paper Quality Based on Data Mining |
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| ZHANG Ru-liang,WANG Han-hu.A System of Clustering Analysis for Test Paper Quality Based on Data Mining[J].Journal of Guizhou University(Natural Science),2004,21(4):393-396. |
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| Authors: | ZHANG Ru-liang WANG Han-hu |
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| Abstract: | Education is a complicated systemic project.The analysis of test paper quality is an important part in the systemic project.In order to analyze comprehensively some insidious problems among tests,the paper presents an improved algorithm(ICAA algorithm)which not only was more effective,but also had a better result than k means partition algorithm and layer clustering algorithm.Finally ICAA algorithm is used in test paper quality. |
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| Keywords: | data mining test paper quality k means partition algorithm layer clustering algorithm |
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