The Analysis of Rating Data of the Latvian Higher Education Institutions Using Clustering

Grabusts Peter ()
Additional contact information
Grabusts Peter: Rezekne Higher Educational Institution

Information Technology and Management Science, 2012, vol. 15, issue 1, 15-19

Abstract: Рейтинговые данные высших школ Латвии опубликованы пятый раз подряд. За основу рейтинга взята методология, использующая 10 критериев или индикаторов оценки. В исследовании произведена попытка сгруппировать высшие школы с помощью алгоритма кластеризации k-means и убедиться в соответствии такого распределения математически вычисленному месту высших школ в рейтинговой таблице. Целью исследования являлись характеристики изменения количества кластеров и оценка качества кластеризации. В качестве исходных данных использовались только численные значения индикаторов рейтинговой таблицы за 2012 год, не учитывались географические, социальные и другие аспекты, а также место высшей школы в таблице. Последовательно выбирая количество кластеров в пределах от 2 до 10 и применяя алгоритм кластеризации k-means, были получены соответствующие кластеры с входящими в них высшими школами. Для проверки достоверности результатов кластеризации был вычислен показатель качества - индекс Рэнда. После кластеризации рейтинговых данных и вычисления индекса кластеризации оптимальной была признана структура из 8 кластеров. Результаты исследования показали, что высшие школы в кластерах распределены соответственно мере „близости” значений индикаторов. Такой анализ рейтингов с помощью кластеризации может использоваться как дополнительное средство к традиционным методам обработки данных.

Date: 2012
References: View complete reference list from CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
https://doi.org/10.2478/v10313-012-0002-y (text/html)

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:vrs:itmasc:v:15:y:2012:i:1:p:15-19:n:2

DOI: 10.2478/v10313-012-0002-y

Access Statistics for this article

Information Technology and Management Science is currently edited by J. Merkurjevs

More articles in Information Technology and Management Science from Sciendo
Bibliographic data for series maintained by Peter Golla ().