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为提高大学生体质健康数据利用率，通过聚类分析对数据进行分组，为大学生体质分层次教学提供决策支持。在K均值聚类算法基础上，分别从K值选取与初始点选取两方面进行算法改进。实验结果表明，改进的K均值聚类算法效率更高，分组结果更加合理且易于解释，可为学校制订智能化运动处方提供有效参考。
基于改进K-Means的大学生体质健康评价细分模型研究
【摘 要】
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为提高大学生体质健康数据利用率，通过聚类分析对数据进行分组，为大学生体质分层次教学提供决策支持。在K均值聚类算法基础上，分别从K值选取与初始点选取两方面进行算法改进。实
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院,福建卫生职业技术学院管理系
【出 处】
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软件导刊
【发表日期】
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2018年10期
【基金项目】
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福建省中青年教师教育科研项目（JAT171031）
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