基于模糊聚類和支持向量回歸的成績預(yù)測
關(guān)鍵詞：模糊聚類 支持向量回歸 預(yù)測 教育數(shù)據(jù)挖掘
摘要：現(xiàn)有的成績預(yù)測模型往往過度使用不同類型的屬性,導(dǎo)致過于復(fù)雜的分?jǐn)?shù)預(yù)測方法,或是需要人工參與.為提高學(xué)生成績預(yù)測的準(zhǔn)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(yù)測方法.首先引入模糊邏輯來計算隸屬度矩陣,根據(jù)學(xué)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(jié)合學(xué)生學(xué)習(xí)行為等相關(guān)屬性,對最終的預(yù)測結(jié)果做調(diào)整.在多個基準(zhǔn)數(shù)據(jù)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(xué)學(xué)報·哲學(xué)社會科學(xué)版雜志要求:
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