基于K-means算法的优秀班集体评选方法

作者：曾新; 杨健; 张鑫; 陶安玲

来源：大理学院学报, 2018, 3(12): 24-29.

• K-means算法
• 相似度
• 班集体
• 评选方法

传统优秀班集体的遴选方法是将评价班集体的相关属性值进行简单求和,并取总和较大的前K个班级作为优秀班集体,这种评价体系会导致部分班级因为某个属性值过大而成为优秀班集体,而班级其他方面的表现却并不突出,同时,受到年级的限制,部分评价班集体的属性值为空。针对目前优秀班集体评选方法存在的问题,提出基于K-means算法的优秀班集体评选方法,利用同一类簇中的样本相似度较高,而不同类簇的样本相似度较低的聚类特点,从不同年级的样本中评选出相似度较高的K个优秀班集体。通过采用真实样本数据集进行实验的结果表明:基于K-means算法的优秀班集体评选方法能够从不同年级当中遴选出班级各项指标均衡发展的优秀班集体。