Иерархический информационно-экстремальный алгоритм кластер-анализа результатов машинного тестирования уровня знаний учащихся

Abstract

Запропоновано категорійну модель і алгоритм кластеризації вхідних даних. Формування апріорно нечіткої класифікованої навчальної матриці здійснюється за ієрархічним таксонометричним алгоритмом, а побудова в процесі навчання системи чіткого розбиття простору ознак на класи розпізнавання – за інформаційно-екстремальним алгоритмом.

Предложены категориальная модель и алгоритм кластеризации входных данных. Формирование априорно нечеткой классифицированной обучающей матрицы осуществляется по иерархическому таксонометрическому алгоритму, а построение в процессе обучения системы четкого разбиения пространства признаков на классы распознавания – по информационно-экстремальному алгоритму.

A categorical model and an algorithm of input data clustering are suggested. The Formation of priory fuzzy classified matrix is carried out in the frame of a hierarchical taxonomatic algorithm. But the construction in the process of learning of the accurate partition of the features space is carried out in the bounds of the information-extreme algorithm.