本文關鍵詞：K-means、潛在類別模型和混合Rasch模型的比較

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【摘要】：基于模擬研究比較了K-means方法、潛在類別模型和混合Rasch模型在二分外顯變量情境下的聚類效果。結果表明:(1)潛在類別數(shù)量、變量數(shù)量、樣本量、樣本平衡和變量間相關對K-means方法、潛在類別模型和混合Rasch模型的分類準確性均有影響且因素間的交互作用存在;(2)除了在2個潛在類別的樣本不平衡條件下K-means方法表現(xiàn)較差外,在其他條件下與潛在類別模型和混合Rasch模型的表現(xiàn)相當;(3)混合Rasch模型的分類一致性在2個潛在類別的情境下要好于潛在類別模型,但是在4個潛在類別的情境下要差于潛在類別模型。
【作者單位】： 北京師范大學認知神經科學與學習國家重點實驗室;
【關鍵詞】： K-means 潛在類別模型 混合Rasch模型 聚類分析 模擬研究
【分類號】：B841
【正文快照】： 1引言分類是人類認識世界的重要手段。教育部(2010)在《國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要(2010-2020年)》中指出“人才培養(yǎng)中要注重因材施教,即不同類型的學生給予適合其自身發(fā)展的教育”,這就要求研究者采用恰當?shù)姆椒▽W生進行分類。在過去的一段時間里,研究者提出了大量

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本文編號：1097303