“实验室环境+案例教学法”和传统教学模式的对比研究

计算机程序设计课程的传统教学模式中理论与实践相脱节,不利于学生的理解和吸收。新型的"实验室环境+案例教学法"教学模式,既可以激发学生的学习兴趣,又可以提高学生的计算机应用能力。本文给出了新旧模式下教学效果的对比。     

一种发现多层次密度的聚类算法

目的提出一种可以发现不同密度层次分布的聚类算法，解决多层次不同密度数据集的聚类问题．方法采用对数据对象的k-邻居距离进行排序，利用线性回归分析方法发现密度区域变化的边界，对同一个密度区域中的点利用DBSCAN算法进行聚类，获得了多密度级别的类．结果使用真实数据集与人工数据集测试结果表明，此算法可以发现现有算法所不能发现的模式．结论算法在时间效率上与DBSCAN相同，空间效率上随着输入数据的数目增加而线性增长，同时此算法可适用于高维数据集．