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随机游走与birch融合的聚类统计方法: 收藏
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引用; 《统计与决策》2021年第23期37卷 5-9页; 作者：夏小娜曲阜师范大学教育学院山东曲阜273165 曲阜师范大学中国教育大数据研究院山东曲阜273165; 聚类统计分析在大数据理论研究和实践应用方面具有重要地位,是学习分析技术的重要组成部分。文章首先在数据初始化和规范化的基础上定位分类条件,实现学习行为的分化和集成,形成多个待聚类的数据子集;然后,根据学习交互活动之间的拓扑...; 聚类统计分析在大数据理论研究和实践应用方面具有重要地位,是学习分析技术的重要组成部分。文章首先在数据初始化和规范化的基础上定位分类条件,实现学习行为的分化和集成,形成多个待聚类的数据子集;然后,根据学习交互活动之间的拓扑关联性和依赖性,设计随机游走模型与birch算法融合的聚类统计方法,实现关键学习交互活动的检索评估和数据聚类;最后,对算法执行的多个性能指标进行计算和对比。实验结果表明,改进后的算法在学习交互活动聚类方面具有明显优势,聚类统计过程和分析结果具有可行性和可靠性。; 来源：详细信息评论

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