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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,点击这进入下载页面
 
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