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基于K-均值算法的开放教育入学水平测试成绩分析
基于K-均值算法的开放教育入学水平测试成绩分析
来源 :电脑知识与技术:学术版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:bbc118
【摘 要】
:
数据挖掘在教育领域有着广泛地应用,其聚类分析技术可用来发现不同的学生群体,并描述群体特征.本文采用聚类分析中的K-均值算法,对开放教育的入学水平测试成绩进行分析、分类
【作 者】
:
刘克礼
【机 构】
:
安徽广播电视大学
【出 处】
:
电脑知识与技术:学术版
【发表日期】
:
2020年11期
【关键词】
:
入学水平测试
聚类分析
K-MEANS算法
成绩分析
Entrance Level Test
Cluster Analysis
K-means Algorith
【基金项目】
:
安徽省教育厅质量工程研究项目“数据库应用技术(智慧课堂)”(2018zhkt151),安徽省教育厅高校自然科学研究项目“基于语音识别技术的ZigBee&WiFi智能家居系统研究与设计”(KJ2019A0970)
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数据挖掘在教育领域有着广泛地应用,其聚类分析技术可用来发现不同的学生群体,并描述群体特征.本文采用聚类分析中的K-均值算法,对开放教育的入学水平测试成绩进行分析、分类,发现学生成绩分布的特点,了解学生知识结构,为学生制定个性化学习计划提供依据,为组织教学与分类指导提供参考.
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