基于K-Means算法的学生成绩聚类分析
1007-757X ( 2021 ) 05-0148-03基于 K -means 聚类算法的学生表现数据分析及预测建模研究吕丁( 陕西警官职业学院治安系 , 陕西西安 710021 )摘 要: 通过对学生生活 、 学习 、 活动等行为特征数据分析挖掘 , 采用改良的 K -means 聚类算法建立学生表现类别模型 , 实现 根据学生表现数据将学生进行分类 。
本系统主要是通过对K-means算法的理解,实现利用K-means聚类技术对平面点集进行聚类。 具体要求: (1)通过界面实现平面点集的输入输出; (2)利用K-means聚类技术对平面点集进行聚类; (3)通过平面图显示聚类结果。 1.3 本文所研究的K-means聚类技术是聚类算法中划分方法里面应用最广泛的一种方案,通过对K-means聚类算...
其中,C表示聚类中心的集合,ci表示第i个聚类中心,x表示一个数据点,Si表示属于聚类i的数据点的集合,||x - ci||²表示数据点x与聚类中心ci之间的欧氏距离的平方。 通过以上公式,K-Means聚类算法不断迭代地更新聚类中心和重新分配数据点,直至达到停止条件。最终得到k个聚类,每个聚类内部的数据点相似度较高,而不...
基于k-means算法的本科生公共课成绩预警系统
K-means算法k值选择成绩分析从开放大学教务系统中选取2021年春季学期计算机科学与技术本科期末考试相关成绩作为数据样本,使用改进的K-means聚类算法对开放教育学生成绩进行聚类分析,从而获取学生成绩与年龄之间的潜在关系.研究结果表明,改进的K-means聚类算法可以更好地分析不同年龄段学生的相关学习数据,为教师提供更多的学生...
摘要:研究了k—means聚类算法,并将此算法应用于高校学生试卷成绩分析中.首先对数据进行了预处理,然后使用k-means算法,对学生试卷成绩进行分类评价.用所获得的结果指导学生的学习和今后的教学工作. 关键词:数据挖掘;聚类;k-means算法;试卷成绩 中图分类号:TP311文献标志码:A文章编号:1003—4978(200904—0412--04 ...
1、导入必要的库2、了解数据3、数据可视化4、使用k-means 进行聚类分析 2 数据观察与预处理 引入库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineimport seaborn as snsplt.style.use('fivethirtyeight')from sklearn.cluster import KMeansimport plotly as pyimport ...
聚类: 首先计算整个数据集合的平均值点,作为第一个初始聚类中心C1;然后分别计算所有对象到C1的欧式距离d,并且计算每个对象在半径R的范围内包含的对象个数W。此时计算P=u*d+(1-u)*W,所得到的最大的P值所对应的的对象作为第二个初始聚类中心C2。同样的方法,分别计算所有对象到C2的欧式距离d,并且计算每个对象在...
K-means 是我们最常用的基于欧式距离的聚类算法,其认为两个目标的距离越近,相似度越大。 1. 算法 1.1. 算法步骤 1.2. 复杂度 2. 优缺点 优点: 容易理解,聚类效果不错,虽然是局部最优, 但往往局部最优就够了; 处理大数据集的时候,该算法可以保证较好的伸缩性; ...