Анализ эффективности алгоритмов кластеризации мультимодальных выборок с помощью компьютерного моделирования педагогического эксперимента

Abstract

Статья посвящена проблеме первичной обработки данных педагогических экспериментов, имеющих мультимодальный характер. Целью публикации является выявление наиболее эффективных и универсальных алгоритмов кластеризации данных педагогических экспериментов. В исследовании использовался метод моделирования педагогического эксперимента. Представлен анализ 5 алгоритмов кластеризации. Оценка эффективности алгоритмов кластеризации проводилась по доле наблюдений с ошибками кластеризации на различных уровнях допустимости и коэффициенту подобия Жаккара. Для оценки влияния параметров моделирования педагогического эксперимента и показателей описательной статистики на эффективность алгоритмов кластеризации использовался регрессионный анализ. Дана оценка эффективности различных алгоритмов кластеризации данных, а также проведен корреляционный и регрессионный анализ факторов, влияющих на показатели эффективности кластеризации. Наиболее эффективными алгоритмами кластеризации мультимодальных выборок являются алгоритм К-средних и агломеративный иерархический алгоритм. Результаты, полученные в данной публикации, могут использоваться для статистического анализа данных педагогических, психологических, социологических, биологических и медицинских исследований.