發(fā)布時(shí)間：2021-03-25 21:42

　　為了實(shí)現(xiàn)漢語(yǔ)言在線學(xué)習(xí)用戶學(xué)習(xí)行為聚類分析,針對(duì)FCM聚類結(jié)果易受其初始聚類中心選擇的影響,提出一種基于IHS-FCM的漢語(yǔ)言學(xué)習(xí)用戶學(xué)習(xí)行為聚類分析。選擇參與維度、專注維度、規(guī)律維度、交互維度和學(xué)習(xí)成績(jī)等作為學(xué)習(xí)行為的分析指標(biāo),學(xué)習(xí)者層次分為5個(gè)等級(jí),分別為優(yōu)秀、良好、中、合格和差。與HS-FCM、SVM和決策樹(shù)對(duì)比發(fā)現(xiàn),文中算法IHS-FCM具有更高的聚類準(zhǔn)確率和更快的收斂速度以及更低的適應(yīng)度,為學(xué)習(xí)者層次劃分和優(yōu)化課程學(xué)習(xí)提供了新的方法。 

【文章來(lái)源】：微型電腦應(yīng)用. 2020,36(10)

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

HS-FCM聚類結(jié)果

SVM聚類結(jié)果

改進(jìn)HS算法流程圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3100372