K-Means聚类算法在高职软件类专业学生成绩分析中的应用研究

迟殿委; 殷晨; 乔立龙

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本文利用数据挖掘中的经典聚类分析算法K-Means算法,基于某高职院校软件与信息服务专业学生期末成绩数据进行聚类分析,对样本数据集进行有效划分.通过对聚类分析结果进行分析,提炼每个聚类类别中学生成绩分布特点,为教师在"项目驱动"模式的教学中划分项目小组以及个性化教学辅导提供决策参考.同时根据单个科目成绩在不同聚类类别中聚类效果可视化分析,预测课程的重要程度,重要的课程可以适当增加师资或课时,这为更好实施教学改革,修订人才培养方案等提供科学依据.

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来源
《科教导刊-电子版（中旬）》 |2020年第12期|81-83|共3页
作者
迟殿委; 殷晨; 乔立龙;
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作者单位

山东外事职业大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
学生成绩; 项目分组; 聚类; K-Means; 软件; 个性化辅导; 项目驱动; 决策支持;

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