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基于模糊聚類和支持向量回歸的成績預測
申航杰; 琚生根; 孫界平 四川大學計算機學院; 成都610065
關鍵詞：模糊聚類 支持向量回歸 預測 教育數據挖掘
摘要：現有的成績預測模型往往過度使用不同類型的屬性,導致過于復雜的分數預測方法,或是需要人工參與.為提高學生成績預測的準確率和可解釋性,提出了一種融合模糊聚類和支持向量回歸的成績預測方法.首先引入模糊邏輯來計算隸屬度矩陣,根據學生的歷史成績進行聚類,隨后對每個聚類簇利用支持向量回歸理論對成績軌跡進行擬合建模.此外,結合學生學習行為等相關屬性,對最終的預測結果做調整.在多個基準數據集上進行了實驗測試,驗證了該方法的有效性.
華東師范大學學報·哲學社會科學版雜志要求:
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