校园一卡通系统储存了大量的数据信息,涉及学生校园生活与学习的各个方面,其中的学生消费数据最为稳定和完整。对传统FCM算法进行改进,得到改进后的基于密度权重的模糊C均值算法(DWFCM),并使用这两种方法分别对预处理后的一卡通数据进行挖掘分析,得到的结果表明DWFCM算法有更好的聚类效果,可以为学校困难学生认定和资助提供支撑数据,从而提高资助的精准性。
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