【摘 要】
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为研究高校本科生上网时间特征,将学生上网认证数据转换成学生上网时长向量集.利用K-canopy算法去除离群点,并通过指标投票机制得到最佳聚类个数;利用K-means算法分别对工作
【机 构】
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华南农业大学数学与信息学院,中山大学数据科学与计算机学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFD0800307);国家科技支撑计划项目(2015BAD06B03-3)
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为研究高校本科生上网时间特征,将学生上网认证数据转换成学生上网时长向量集.利用K-canopy算法去除离群点,并通过指标投票机制得到最佳聚类个数;利用K-means算法分别对工作日和周末上网时长向量集进行聚类,将工作日向量集聚为6个类、周末向量集聚为5个类;分析聚类结果,得到各类学生的上网时间特征、学生个人的上网时间特征和各专业中各年级学生上网时间特征.学生上网时间特征可为专业课程时间安排、学生管理等工作提供参考.
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