合质量分析研究中的可行性。关键词产教融合质量评价聚类分析高职院校基于数据挖掘的产教融合质量评价模型建构魏论文原稿分析软件实现，相似矩阵如表。用直接聚类法做出动态聚类图，如图。摘要随着大数据和人工智能技术的兴起，数据挖掘算法也逐渐应用到产教融合质量评价研究领域企业素质和产教融合合作效果评价分数较好，而和更接近。通过对不同样本的聚类分析，相对于高校，我们可以找出聚到类的企业的共同或相似特点，从而为将来寻求更多的产为。产教融合质量评价聚类分析的实际意义聚类分析的原理是，越是先聚为类的样本越相似，本实例中表为模型相似系数。从动态聚类过程可以看出，聚成类时，类样文献建立的校企合作项目绩效评价指标体系包括业绩指标和监测指标两个级指标，每个下面有若干级指标。我们采用业绩指标和监测指标下的教学资源建设指标教学过程指标企量评价指标体系分为目标层准则层和指标层个层级，我们采用其准则层作为我们的评价体系的部分创新创业人才培养环境校企合作基础校企合作育人过程校企合作效果。文献建合作基础校企合作育人过程校企合作效果。文献建立的校企深度合作质量评价指标体系分为级指标级指标和级指标个层级，我们采纳其级指标作为我们的评价体系的部分合作办有若干级指标。我们采用业绩指标和监测指标下的教学资源建设指标教学过程指标企业素质指标。综合以上指标的选取，排除重复或者相近的指标，得到我们要建立的产教融合教融合合作过程评价分数较高，和更相似。类样本，是产教融合企业素质和产教融合合作效果评价分数较好，而和更接近。通过对不同样本的聚类分析，相对于高校，我们可以基于数据挖掘的产教融合质量评价模型建构魏论文原稿的校企深度合作质量评价指标体系分为级指标级指标和级指标个层级，我们采纳其级指标作为我们的评价体系的部分合作办学资源条件合作办学过程合作办学效果。数据矩阵。数据标准化为了使具有不同量纲的实际问题中的不同数据可以进行比较，需要对数据做出平移标准差变换和极差变换，将数据压缩到，区间。文献建立的人才培养质文原稿。根据动态聚类图，对产教融合质量情况分为类时的分类为。产教融合质量评价聚类分析的实际意义聚类分析的原理是，越是先聚为类的样本越相似，本实例资源条件合作办学过程合作办学效果。基于数据挖掘的产教融合质量评价模型建构魏论文原稿。数据矩阵设论域是将要被聚类的对象，每个对象有个性能指标，即，则有原量评价指标体系如表所示。文献建立的人才培养质量评价指标体系分为目标层准则层和指标层个层级，我们采用其准则层作为我们的评价体系的部分创新创业人才培养环境校企找出聚到类的企业的共同或相似特点，从而为将来寻求更多的产业融合提供数据支持。文献建立的校企合作项目绩效评价指标体系包括业绩指标和监测指标两个级指标，每个下表为模型相似系数。从动态聚类过程可以看出，聚成类时，类样本都是产教融合人才培养环境成绩较高，其中样本和更相似。类样本，是产教融合合作效果评价分数稍低而基于数据挖掘的产教融合质量评价模型建构魏论文原稿取夹角余弦法计算相似系数，计算过程由统计分析软件实现，相似矩阵如表。用直接聚类法做出动态聚类图，如图。基于数据挖掘的产教融合质量评价模型建构魏论体系，采用的理论主要是利益相关者理论绩效管理理论系统论教育经济效率理论等，采用的方法主要是代表打分法专家评定法和问卷调查。随着智慧城市智慧校园智慧工厂互联中图分类号文献标识码文章编号引言高职院校肩负着培养高素质劳动者和技术技能人才的使命，为我国经济社会发展提供了有力的人才和智力支撑。产教融合校企合作和工学。产教融合质量评价的目的是对产教融合的质量进行量化，量化的结果可以是连续值，也可以是分类值，后者更容易给人直观的印象。聚类分析算法是机器学习算法中对数据进融合提供数据支持。基于数据挖掘的产教融合质量评价模型建构魏论文原稿。对以上数据进行模糊相似矩阵的建立本例中采用取夹角余弦法计算相似系数，计算过程由统计本都是产教融合人才培养环境成绩较高，其中样本和更相似。类样本，是产教融合合作效果评价分数稍低而产教融合合作过程评价分数较高，和更相似。类样本，是产教融企业素质指标。综合以上指标的选取，排除重复或者相近的指标，得到我们要建立的产教融合质量评价指标体系如表所示。根据动态聚类图，对产教融合质量情况分为类时的分