作者：陈涛; 陈启买; 张玮; 郭小林聚类分析相异度学分制分类属性
摘要：聚类分析是数据挖掘领域广泛使用的一种技术，可以自动发现隐含在数据集中的分类模式。学分制体系下的学生选课数据可以看作分类属性的数据或布尔型数据。研究表明，使用距离作为测度的传统聚类算法并不适合处理这类数据。在分析数据集特点的基础上，提出了一个新的聚类算法，它用公共近邻点数来衡量两数据间的相似性，这样有利于考虑数据分布的全局特征，具有良好的聚类特性和可扩展性。通过在开发的模型系统上进行实验分析，得到了较好的实验结果，对较好解决学分制体系下学生专业自动分类问题具有积极意义。
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