K-Means Clustering Algorithm Based on Memristive Chaotic System and Sparrow Search Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
With the advent of the big data era, it is vital to explore the information involved in this type of data. With the continuous development of higher education, the K-means clustering algorithm is widely used to analyze students’ academic data. However, a significant drawback of this method is that it is seriously affected by initial centroids of clustering and easily falls into local optima. Motivated by the fact that the chaos and swarm intelligence algorithm are frequently combined, we propose an approach for data clustering by Memristive Chaotic Sparrow Search Algorithm (MCSSA) in this paper. First, we introduce a memristive chaotic system, which has a property of conditional symmetry. We use the sequences generated by the memristive chaotic system to initialize the location of the sparrows. Then, MCSSA is applied before K-means for finding the optimal locations in the search space. Those locations are used as initial cluster centroids for the K-means algorithm to find final data clusters. Finally, the improved clustering algorithm is applied to the analysis of college students’ academic data, demonstrating the value and viability of the approach suggested in this paper. Through empirical research, it is also confirmed that this method can be promoted and applied.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».