【摘 要】
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构建数据挖掘的高校实验室管理水平评价模型,以提高实验室管理水平数据的聚类性能,进而全面评价实验室管理水平。该模型采用密度峰值发现聚类算法,通过局部密度和相对最小距
【基金项目】
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中国智慧工程研究会“十三五”特殊教育规划课题(ZKY20170326)。
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构建数据挖掘的高校实验室管理水平评价模型,以提高实验室管理水平数据的聚类性能,进而全面评价实验室管理水平。该模型采用密度峰值发现聚类算法,通过局部密度和相对最小距离结合的参考量确定类簇中心,完成实验室管理数据的聚类中心建模,实现实验室数据聚类。依据聚类结果构建高校实验室管理水平评价指标体系,将评价指标作为决策树模型输入,通过计算各评价指标的信息增益和各评价指标对应的权重,实现高校实验室管理水平评价。经实验分析表明:该模型聚类平均耗时仅为0.0034 s,并且数据聚类的准确率、召回率和F-measure值均
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