聚类分析在学生成绩管理中的应用

• 作者: 刘敏
• 来源期刊: 贵阳学院学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 数据挖掘 聚类分析 k-means算法
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 课程与教学改革
• 页码范围: 48-51
• 页数: 4页
• 分类号: O159
• 字数: 2902字
• 语种: 中文

摘要

对高校学生考试成绩进行分析是教学管理的重要工作之一,传统的分析统计方法虽然方便快捷,但这种方法存在一些缺陷,不能客观而全面的反映学生的学习情况.使用数据挖掘中聚类分析方法对学生的原始成绩进行分析,可以有效地克服传统分析方法的缺陷.实验结果表明:k-means算法对学生成绩进行快速聚类具有较高的效率,能够有效地克服传统分析方法的缺陷.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘敏	贵阳学院数学与信息科学学院	11	14	2.0	3.0