基于优化初始聚类中心的K中心点算法

针对K中心点算法的初始聚类中心可能过于临近、代表性不足、稳定性差等问题，提出一种改进的K中心点算法。将样本集间的平均距离与样本间的平均距离的比值作为样本的密度参数，精简了高密度点集合中候选代表点的数量，采用最大距离乘积法选择密度较大且距离较远的K个样本作为初始聚类中心，兼顾聚类中心的代表性和分散性。在UCI数据集上的实验结果表明，与传统K中心点算法和其他2种改进聚类算法相比，新提出的算法不仅聚类结果更加准确，同时也具有更快的收敛速度和更高的稳定性。     

基于近邻传播聚类的职业能力评价模型

针对聚类算法在教育大数据应用中存在的聚类数目依赖人工经验等问题,提出一种新的聚类有效性指标,用簇内全部样本与簇中心的距离之和表示簇内紧密度,用任意两簇间样本距离和的最小值表示簇间分离度,通过平衡簇内紧密度和簇间分离度之间的关系,实现最优聚类的划分。在UCI和KDD CUP99数据集上的测试结果表明,新指标的聚类质量评价结果有效、可靠。在此基础上,结合近邻传播算法设计新的聚类分析模型,使用该模型对某高校学生的职业能力进行聚类分析,结果表明：新模型能够准确地给出聚类数目k,有效地挖掘出学生的职业倾向,可以为大学生职业潜能分析、企业的人才选择提供依据与决策。     

基于改进K-medoids的聚类质量评价指标研究

为了更好地评价无监督聚类算法的聚类质量,解决因簇中心重叠而导致的聚类评价结果失效等问题,对常用聚类评价指标进行了分析,提出一个新的内部评价指标,将簇间邻近边界点的最小距离平方和与簇内样本个数的乘积作为整个样本集的分离度,平衡了簇间分离度与簇内紧致度的关系;提出一种新的密度计算方法,将样本集与各样本的平均距离比值较大的对象作为高密度点,使用最大乘积法选取相对分散且具有较高密度的数据对象作为初始聚类中心,增强了K-medoids算法初始中心点的代表性和算法的稳定性,在此基础上,结合新提出的内部评价指标设计了聚类质量评价模型,在UCI和KDD CUP 99数据集上的实验结果表明,新模型能够对无先验知识样本进行有效聚类和合理评价,能够给出最优聚类数目或最优聚类范围.     

基于DBA岗位需求的高职Oracle数据库课程教学改革

在阐述社会对DBA岗位需求的基础上,分析当前Oracle数据库教学存在的问题,并结合教学实践,从教学特点、教学方法和考核方式3个方面探讨Oracle数据库课程的教学改革问题。     

全局中心聚类算法在课程序化中的应用

针对K-means在聚类过程中存在的随机性强、准确率不稳定等问题,提出了一种改进聚类算法,首先选取k个首尾相连且距离乘积最大的数据对象作为初始聚类中心,在簇中心迭代过程中,选取簇内距离和最小的样本作为簇中心,再将其他样本划分至相应簇中,反复迭代,直至收敛。在UCI数据集上的仿真实验结果表明:新算法与K-means算法和其他两种改进算法相比,不仅能够降低运算耗时,在准确率、Jaccard系数、F值等多项聚类指标上也有较大的提升,在实际应用中,使用新算法对现代学徒制的职业能力进行了聚类分析,解决了课程间的序化问题。     

多Agent通信机制与策略分析

通过分析多Agent通信的基本过程,以JADE为例对Agent请求和接收消息的过程进行了详细的剖析,重点分析了通信策略和传递方式。在传递方式中,应答方可以直接回复,也可以间接回复,简要地分析了这些方式的优缺点。     

脚本技术在网络考试系统中的应用研究

针对广东松山职业技术学院当前上机考试中面临的一些常见问题,采用脚本技术、域环境与组策略相结合的方式,构建基于活动目录的网络考试系统,详细介绍了该系统的设计思路并提供了核心部分的脚本代码,该方案的实施结果表明,该系统功能实用、服务器端设置方便,考试过程中客户端能够正确执行登录与注销脚本,并能按照DC的指令进入倒计时状态,完成试卷的自动上传。实现了对网络考试环境的有效管理,解决了网络考试工作中的一些棘手问题。     

基于均值与最大距离乘积的初始聚类中心优化 K-means 算法*

针对K‐means算法随机选择初始聚类中心所出现的样本聚类结果随机性强、稳定性低、容易陷入局部最优和得不到全局最优解等问题,提出一种基于均值与最大距离乘积的初始聚类中心优化K‐means算法。该算法首先选择距离样本集均值最远的数据对象加入聚类中心集合,再依次将与样本集均值和当前聚类中心乘积最大的数据对象加入聚类中心集合。标准数据集上的实验结果表明,与原始K‐means的算法以及另一种改进算法相比,新提出的聚类算法具有更高的准确率。