趙凡

摘要：針對學(xué)生成績評價工作，采用模糊聚類的方法組建一個模糊數(shù)學(xué)模型，選取恰當(dāng)?shù)臉?biāo)定方法建立相應(yīng)的模糊相似矩陣，并根據(jù)實際情況確定是否求其傳遞閉包，最后選定恰當(dāng)?shù)姆椒ㄟM行聚類分類，以此為學(xué)生成績的評價提供一種科學(xué)有效的方法。

關(guān)鍵詞：成績評價；模糊數(shù)學(xué)；聚類分析

中圖分類號：TP311 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）21-0256-03

Abstract：In the light of the students academic evaluation，we set up a fuzzy mathematics model by the method of fuzzy clustering analysis.Selecting the appropriate calibration method，we construct the fuzzy similarity matrix.Then，we determine whether its transitive closure should be found.Finally，we select the appropriate method for clustering classification.We provide a scientific and efficient method for students academic evaluation.

Key words：academic evaluation；fuzzy mathematics；clustering analysis

成績評價是當(dāng)下中學(xué)以及高校一項十分重要的工作，起著激勵同學(xué)努力學(xué)習(xí)科學(xué)文化知識并全面發(fā)展自己的有效鞭策作用，更應(yīng)遵循公平、公正、公開的評定原則，因此需要一個穩(wěn)定的評價方法來保證。

聚類分析是將物理或抽象對象的集合分組為由類似的對象組成的多個類的分析過程。而實際的分類問題如成績評價問題常常具有模糊性，因此聚類分析比一般分類方法更能解決具有不確定性的實際問題。

3 結(jié)論

聚類分析是一種比較偏探索而不是定向的分析，分類過程中，只需要知道分類數(shù)不一定要知道分類標(biāo)準(zhǔn)即可完成分類。這一方法雖然無法給出具體的排序，但是可以有效地達到評價功能，有效地減小了不確定因素對評價工作的影響。

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