【摘 要】
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聚类分析已被用于认知诊断评估(CDA)中,使用较广泛的方法为K-means算法,有研究证明K-means在CDA中具有较好的聚类效果。谱聚类算法通常比K-means分类效果更佳,需将谱聚类算法
【机 构】
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西南大学心理学部; 西南大学统计学博士后科研流动站; 中国基础教育质量监测协同创新中心西南大学分中心; 重庆市脑科学协同创新中心; 东北师范大学数学与统计学院;
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究青年基金项目(15YJC190003);2017年重庆市社会科学规划项目(项目编号:2017PY20);中国博士后科学基金资助项目(2016M592614);重庆市博士后科研项目特别资助(Xm2016089);中央高校基本科研业务费专项资金(1809106)的资助
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聚类分析已被用于认知诊断评估(CDA)中,使用较广泛的方法为K-means算法,有研究证明K-means在CDA中具有较好的聚类效果。谱聚类算法通常比K-means分类效果更佳,需将谱聚类算法引进CDA,探讨属性层级结构、属性个数、样本量和失误率对该方法的影响。研究发现:(1)谱聚类算法要比K-means提供更好的聚类结果,且更加稳健;(2)线型结构聚类效果最好,收敛型和发散型相近,独立型结构表现较差;(3)属性个数和失误率增加后,聚类效果会下降;(4)样本量增加后,聚类效果有所提升,但K-means方法有时会有反向结果出现。
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