熵加权聚类挖掘算法在学科竞赛学员选拔中的应用

摘要：

针对现有学科竞赛学员选拔中对评估数据缺少有效利用的问题,提出一种基于熵加权聚类的挖掘算法,对学科数据集合进行聚类,从而实现科学合理的人才挑选机制.采用人工统计对数据进行采集和归一化预处理,并利用稀疏分数进行数据特征选择,实现非必要聚类特征的过滤.通过熵加权聚类算法挖掘具有最优解的竞赛成员分配方案.实例分析结果表明,相比标准的Apriori算法,熵加权聚类算法运行效率更高,验证了提出方法的合理性和有效性.

关键词：聚类分析、人才评估、熵加权、数据挖掘、归一化预处理、数据特征选择

所属期刊栏目：42

分类号：TN911.1-34;TP309

在线出版日期：2019-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：112-114,118