K-means、潜在类别模型和混合Rasch模型的比较

发布时间：2017-10-26 05:41

  本文关键词：K-means、潜在类别模型和混合Rasch模型的比较

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【摘要】：基于模拟研究比较了K-means方法、潜在类别模型和混合Rasch模型在二分外显变量情境下的聚类效果。结果表明:(1)潜在类别数量、变量数量、样本量、样本平衡和变量间相关对K-means方法、潜在类别模型和混合Rasch模型的分类准确性均有影响且因素间的交互作用存在;(2)除了在2个潜在类别的样本不平衡条件下K-means方法表现较差外,在其他条件下与潜在类别模型和混合Rasch模型的表现相当;(3)混合Rasch模型的分类一致性在2个潜在类别的情境下要好于潜在类别模型,但是在4个潜在类别的情境下要差于潜在类别模型。
【作者单位】： 北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室;
【关键词】： K-means 潜在类别模型 混合Rasch模型 聚类分析 模拟研究
【分类号】：B841
【正文快照】： 1引言分类是人类认识世界的重要手段。教育部(2010)在《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)》中指出“人才培养中要注重因材施教,即不同类型的学生给予适合其自身发展的教育”,这就要求研究者采用恰当的方法对学生进行分类。在过去的一段时间里,研究者提出了大量

【共引文献】

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