關(guān)鍵詞：模糊聚類 支持向量回歸 預(yù)測(cè) 教育數(shù)據(jù)挖掘 

摘要：現(xiàn)有的成績(jī)預(yù)測(cè)模型往往過(guò)度使用不同類型的屬性,導(dǎo)致過(guò)于復(fù)雜的分?jǐn)?shù)預(yù)測(cè)方法,或是需要人工參與.為提高學(xué)生成績(jī)預(yù)測(cè)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(jī)預(yù)測(cè)方法.首先引入模糊邏輯來(lái)計(jì)算隸屬度矩陣,根據(jù)學(xué)生的歷史成績(jī)進(jìn)行聚類,隨后對(duì)每個(gè)聚類簇利用支持向量回歸理論對(duì)成績(jī)軌跡進(jìn)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(duì)最終的預(yù)測(cè)結(jié)果做調(diào)整.在多個(gè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)測(cè)試,驗(yàn)證了該方法的有效性.

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