基于最短距离聚类的K最近邻分类的研究及应用

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1、扉页：独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人或集体已经发表或撰写过的研究成果，对本文的研究做出贡献的集体和个人均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：强主至壹j日论文使用和授权说明期：塑方．迦本人完全了解云南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文和论文电子版；允许论文被查阅或借阅：学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论

2、文。(保密的论文在解密后应遵循此规定)研究生签名：堑∑丝鱼9导师签名：日期：尘哆地本人及导师同意将学位论文提交至清华大学“中国学术期刊(光盘版)电子杂志社”进行电子和网络出版，并编入CNKI系列数据库，传播本学位论文的全部或部分内容，同意按《中国优秀博硕士学位论文全文数据库出版章程》规定享受相关权益。研究生签名：—整坠量!驾导师签名H期：鱼哟长知摘要师生的教与学离不开教材的支持，教材在整个教学工作中发挥关键的作用。目前，国家大力推进教材的编写和出版工作，进而涌现出了大批种类繁多、内容丰富的教材。同时，市场

3、上的教材也呈现出参差不齐的现象，例如有些教材形式单一，配套资源不足，不能很好地适应经济社会发展对技能型人才培养要求等问题。因此，如何选取合适的教材来更好地为教学服务，已经成为教师和教学管理人员亟待解决的首要问题。通过建立科学合理的教材质量评估体系能够帮助教师和教学管理人员遴选更加合理的教材，进一步促进教学工作有效地开展，进而提升教育教学质量和人才培养能力。然而，应该如何建立科学合理的教材评估方法呢?只有经过严格准确的数据处理、计算和实验分析，才能保证评估结果的准确性和科学性。通过综合分析和研究，利用数据分

4、类技术可以对教材的质量等级进行识别。同时，为了提高分类结果的准确性和分类的效率，对传统的K最近邻分类进行改进，先利用最短系统聚类法对教材样本进行聚类，然后对聚类后的小簇或孤立点使用K最近邻法进行分类，最终预测出教材的质量等级。论文主要讨论数据挖掘技术的研究背景和意义，结合本研究中利用的数据分类技术的实施过程，重点讨论常用的数据分类算法的特点和存在的问题，并联系教材质量评估的应用要求，选择一种合适的分类算法进行教材样本的分类。针对K最近邻(Ⅺ州)分类法具有较高的计算开销的问题，提出先利用最短系统聚类法对样本

5、进行预先聚类，然后再对聚类后的小簇或孤立点进行分类，极大地缩小分类样本的规模和数量，降低运算成本，进一步提高分类的效率。论文以教材数据为研究对象，分别从理论、算法和应用三个方面对教材质量等级分类进行研究。主要包括以下研究成果：首先，系统阐述了常用的数据分类算法，通过分析比较各自的优劣，重点研究Ⅺ州分类法，并总结出传统的K_NN分类法存在的问题。详细研究了改进传统的K3qN分类法的措施，提出先利用最短系统聚类法进行聚类然后再分类的l心N分类法，改进后的新方法能极大地提高分类效率。其次，将提出的新方法运用于教

6、材质量评估中。通过对教材样本进行分类，能够预测出教材的质量等级，为教材的选取提供科学合理的依据。最后，通过实验分析科学地论证了新方法的优势。主要从关键参数选取、数据规模等方面对新方法执行效率的变化情况进行分析，展现出新方法较强的处理能力。关键词：数据分类；分类算法；KNN；最短系统聚类；教材质量评估AbstractTeachersandstudentscannotbeseparatedfromthetextbooks．Itplaysakeyroleinthewholeteachingwork．Atpres

7、ent，thecountryiSvigorouslypromotingtextbooks’composingandpublications，andemergealargenumberofvariousandplentifultextbooks．Atthesametime，thetextbook’Smarkethasshowedunevenphenomenon，suchastheformofsometextbooksiSsimple，lackingofrelatedresources，cannotmeett

8、heeconomicandsocialdevelopmentaldemandingfortalentstrainingandSOon．Therefore，howtoselectappropriatetextbooksforteachinghasbecomethemostimportantproblemwhichteachersandteachingadministratorsshouldpayattentionto．Theyw