聚类算法在学生成绩分析中的应用研究

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论文旨在研究如何将聚类算法应用到学生成绩分析中,对学生成绩评价,并从大量的学生成绩中提取出更有用的信息。传统的方法是基于绝对分数的评价,这种方法存在一定的缺陷,不能充分反映学生原始成绩中蕴涵的信息。因此,论文应用聚类分析的思想,对学生的成绩进行划分和评价,弥补了传统方法的缺陷,其评价结果为教学人员提供了有利的依据。针对K-means聚类算法中存在的两个主要问题,应用样本分布的方法优化初始中心选取;应用三角不等式原理来避免指定聚类所需大量的冗余距离计算。在此基础上将两种方法结合提出一种更有效的K-means聚类算法。将聚类算法应用到学生成绩划分中,通过编程实现评价系统,验证了聚类分析技术的优越性和有效的K-means聚类算法的有效性。
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