【硕士论文】模糊聚类分析在专业排名中的应用.pdf

【硕士论文】模糊聚类分析在专业排名中的应用.pdf

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1、中山大学硕士学位论文模糊聚类分析在专业排名中的应用专业:应用数学姓名:朱玉风指导老师:姚正安教授摘要随着信息技术的发展,数据挖掘(DataMiIliIlg)技术受到了广泛的关注.在数据挖掘技术中有很多研究领域,聚类分析就是其中一个重要的研究方向,对它进行深入研究不仅有着十分重要的理论意义,而且有着非常重要的应用价值.本文研究了高校专业排名问题,针对教育部重大项目“高校本科专业设置预测系统"中的子问题进行研究,对高校专业评估和学生填报高考志愿具有十分重要的指导意义.网上一些排名的方法,大都是选取多个指标,然后加权求总分得到排名,但对权重的分配有很大的主观性.本文采用的降维和模糊聚类相结合的

2、方法对专业进行排名就克服了这个问题.首先是从目的性、可比性和可行性等多方面考虑选取评价指标体系,但由于影响本科专业设置的指标较多,如何对指标进行筛选(降维)成了问题的关键.主成分分析的方法得到的主成分是原有属性的线性组合,不能直观的体现原有属性的作用,本文采用的是对主成分分析方法进行改进得到的一种新的降维方法,使用该方法可以保留原有属性.最后结合模糊聚类分析对专业进行排名.由于基于等价矩阵的模糊聚类的分类数不定,可以根据不同要求对事物进行动态聚类,所以本文采用的是基于等价矩阵的模糊聚类分析实现对专业的排名,得到了合理的结果.高校本科专业设置预测系统所涉数据量过于庞大,且采集比较困难,另外

3、,此项目开展时间尚短,所以导致做本论文时数据严重不全,可用数据样本较少.因此,本论文所做实验仅具备演示功能,不具备真正排名效果.关键词:专业排名数据挖掘模糊聚类分析特征选择主成分分析中山大学硕十学位论文对大学有了进一步的认识,同时这种评价方式本身也得到越来越广泛的关注.本文所研究的问题,正是因这样的氛围而具有十分重要的意义.大学专业排名从诞生那天起就引起了社会各界的关注,其中批评之声远远多于赞成之声.但不可否认大学专业排名有其存在的必要性,因为评价是优化管理的重要手段,评价具有导向、鉴定和激励等多种功能.对大学来说,缺乏评价,办学便缺乏自身反馈的调控信息与外部环境的信息交换,就难以实现自

4、身的进步和发展.因此,大学专业排名作为高等教育管理的一种新的评价模式和重要手段,已经成为管理者提高大学办学水平与效益、帮助人们了解高等教育信息及大学发展情况的重要途径之一,其价值主要体现在以下几方面.1.2.1社会导向随着我国高等教育从精英教育走向大众化,高等教育急剧扩张,产业化竞争也开始加快,这样就使得个人接受高等教育的成本增加.考生在选择专业时必然会将大学该专业的教育水平、师资力量、学科设置、科研能力、社会影响、就业率等各方面作为考虑的对象咄1.此时专业排名就具有参考价值,可以相对准确地引导学生选择学校.高校能否培养出适应社会经济发展需要的、具有独立思考能力和开拓创新能力的复合型人才

5、,既是考核高校在人才培养方面的能力的依据,也成为学生家长和企事业单位特别关注的问题,而人才培养在任何大学专业排行榜中都占有绝对的比重,企业可以根据排名中的人才培养指标选择高素质的毕业生,高校也可以根据市场需求合理地调整人才培养计划.在企业和高校合作过程中,企业怎样才能从众多高校中选择出具有发展潜力和科研能力、能够培养出符合社会需求的人才的高校就成为它们考虑的重点.大学专业排名的推出,使得企业有机会从各个角度考察高校,在一定程度上为它们对高校的投资提供了依据,进而推动学校和企业联合进程的发展.1.2.2资金导向在教育经费投入比较有限的条件下,政府和社会分配给高等教育的资金必须3杭州SEOh

6、ttp://www.001baidu.com/百度排名中山大学硕士学位论文合理配置,才能实现资金的有效利用.大学专业排名有助于引导政府和社会实现资金的合理配置,将有限的资金导向优秀的大学‘31.1.2.3监督导向首先,专业排名不仅仅是给专业排出先后次序,科学的评价指标体系通常暴露出学校在教学、科研、行政管理等方面存在诸多问题.按照一定时间规律进行和发布的专业排名所形成的排名轨迹,可以动态地反映学校的发展规律.其次,大学专业排名结果使得高校一改往日深不可测的面孔,由此引起的讨论拉近了高校和公众的距离,进而吸引国人关注高等教育.再次,大学专业排名中学校声誉指标的设定让更多的高校注重自己在公众

7、心目中的形象,从而自觉地抵制违背学校声誉、为自己带来负面影响的行为.公众对高校排名的关注从另一个方面起到了及时纠正高校存在问题的作用,对高校的发展有一定的监督作用.1.2.4竞争导向表l一1理学排名嘲一200920082007学校\∑北京大学1南京大学2中国科学技术大学3浙江大学454清华大学545复旦大学6中山大学789南开大学87吉林大学98兰州大学1012144中山大学硕士学位论文分人认为,KDD与数据挖掘的含义基本相同,只是

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