模糊K-Prototypes聚类算法在研究生培养质量评估中的应用

"改进的模糊K-Prototypes聚类算法在研究生培养质量评估中的应用" 本文主要探讨了在当前研究生教育从注重招生数量转向强调培养质量的背景下，如何有效地评估研究生培养质量这一关键问题。作者提出了一种改进的模糊K-Prototypes聚类算法，旨在对研究生培养质量进行精确分析。 模糊K-Prototypes算法是一种融合了模糊理论和K-Means聚类算法的方法，它在处理类别边界模糊和数据密度不均匀的数据集时表现出优势。在研究生培养质量评估中，由于影响质量的因素多样且可能具有不确定性，模糊理论的引入可以更好地处理这些复杂情况。文章首先确定了影响研究生培养质量的各种因素，如课程设置、导师指导、科研能力、学术成果等，并基于这些因素构建了评估指标体系，从而形成一个用于分析的数据集。 针对研究生数据集可能存在密度不均的问题，文章提出了改进策略。这可能是由于不同学科间的差异、学生个体差异以及数据收集的不完全性导致的。改进算法的目标是优化聚类过程，确保在数据分布不均匀的情况下也能得到合理的聚类结果。 通过运用改进的模糊K-Prototypes聚类算法对分析数据集进行聚类，可以将研究生群体划分为不同的类别，揭示出相似的培养质量特征和模式。这种方法有助于识别优秀和需要改进的培养模式，为高校提供决策支持，以调整教学策略，提高研究生教育的整体质量。 以某具体高校为例，文章验证了所提算法的有效性和改进后的聚类效果。实证研究显示，改进的模糊K-Prototypes聚类算法能更准确地反映出研究生培养质量的层次和差异，为科学、有效的研究生培养质量评估提供了辅助决策工具。 关键词：研究生教育，培养质量评估，模糊运算法，模糊K-Prototypes聚类 中图分类号：G647 文献标识码：A 文章编号：1673-0194（2018）07-0185-06 基金项目：大连海事大学研究生教育教学改革研究项目 作者简介：乔秀峰，张德珍，吴迅圆，张俊1渊，分别来自大连海事大学信息科学技术学院和武汉理工大学研究生院，从事相关领域的研究工作。