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1. 研究目的与意义
可以丰富时间序列聚类算法的种类；
对计算机软件考试的报名人员进行分析，有利于丰富人才评价体系，具有一定的应用价值。2. 国内外研究现状分析
详见文献综述。
3. 研究的基本内容与计划
技术路线：基于df距离的时间序列聚类算法
根据计算机与软件考试中参考人员的信息，利用时间序列聚类算法把参与计算机与软件考试的人分到不同的聚类中，然后在各个不同的聚类里挖掘该类人群的属性特征，比如报考人员时间规律，空间分布规律，以及年龄，职业和家庭情况等。然后对比各个聚类中人员之间的属性差异总结出规律性特征。
研究方法：首先采集报名计算机与软件考试人员的相关信息，再利用matlab和c#进行相关算法的编程，然后利用算法和df聚类把考试人员分到不同的聚类中，再在每个聚类中和聚类之间需找它们属性上存在的联系，通过这些联系分析发现一些有趣的规律或者现象，再把这些规律现象和传统的规律现象相比较，从而得出研究结论。
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4. 研究创新点
(1)引入frechet距离至时间序列聚类算法中，有利于稀疏是时间序列的聚类。
(2)将新的聚类方法首次应用于计算机软件考试中，在实际应用领域和行业发展均有一定的研究价值。
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