聚类算法在学生成绩分析中的应用研究
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聚类算法在学生成绩分析中的应用研究
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-8页
1 绪论
第8-13页
· 引言
第8页
· 研究背景以及意义
第8-9页
· 国内外的研究现状
第9-11页
· 研究的内容与方法
第11页
· 论文的组织与结构
第11-12页
· 本章小结
第12-13页
2 聚类分析相关知识与技术
第13-24页
· 引言
第13页
· 聚类的定义
第13页
· 相似性测度
第13-15页
· 聚类的准则
第15-17页
· 误差平方和准则
第15-16页
· 加权平均平方距离和准则法
第16-17页
· 类间距离和准则
第17页
· 聚类三步曲
第17-18页
· 聚类的分类
第18-23页
· 划分聚类
第18-20页
· 分层聚类
第20-21页
· 基于密度的聚类
第21-22页
· 基于模型的聚类
第22-23页
· 本章小结
第23-24页
3 更有效的 K-means 聚类算法
第24-40页
· 引言
第24页
· 聚类算法的要求
第24-25页
· K-means 聚类算法
第25-29页
· K-means 聚类算法概念
第25-28页
· 算法的两个主要问题
第28-29页
· 初始中心选择的优化
第29-32页
· 收敛速度的优化
第32-36页
· 更有效的 K-means 聚类算法
第36-39页
· 本章小结
第39-40页
4 业务需求分析
第40-43页
· 引言
第40页
· 学生成绩评价的概念
第40页
· 学生成绩评价的重要性
第40-41页
· 对学生成绩评价的作用
第41页
· 目前学生成绩评价方法的缺点
第41-42页
· 本章小节
第42-43页
5 聚类算法在学生成绩分析中的应用
第43-54页
· 引言
第43页
· 问题的提出
第43页
· 聚类挖掘模型的建立
第43-44页
· 数据预处理
第44-46页
· 聚类算法的实现
第46-47页
· 聚类结果评价及针对性策略
第47-50页
· 更有效的 K-means 聚类算法的验证
第50-53页
· 本章小结
第53-54页
结论
第54-55页
参考文献
第55-58页
致谢
第58-59页
研究生在读期间公开发表的学术论文及科研成果
第59 页
本篇论文共
59
页,
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