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文檔簡介
1、努力提高學生學習成績是每一所高校的目標,學生成績在教學指導中也起著舉足輕重的作用。而影響學生的學習成績的因素很多,這些信息無法從傳統(tǒng)的學生成績分析方法獲得,但可借助相應的數(shù)據(jù)挖掘工具發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的相關規(guī)律或模式,得出有價值的規(guī)則和信息,進而對課程設置進行合理的安排,并對學生選課給出有效的指導,提高教育效果。
用一般數(shù)據(jù)挖掘方法發(fā)現(xiàn)其隱藏模式多存在缺陷,如關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)課程間的關聯(lián),需要大量的先驗知識,且無法發(fā)現(xiàn)不同的學生組
2、群；另一種重要的方法就是聚類算法,但是在高維空間內(nèi),由于數(shù)據(jù)的稀疏性,傳統(tǒng)的聚類算法不利于高維計算,且無法同時得到課程間的相關性。處理這一問題方法之一就是選擇相關維并尋找簇對應的子空間。論文針對學生成績數(shù)據(jù)多,維度高的特征,采用了一種高效實際的映射聚類算法-DOC算法應用于學生成績分析中,DOC算法不僅具有聚類的基本特性,即不需要具備先驗知識,如類標記,數(shù)據(jù)分布等。同時,與其他高維聚類算法CLlQUE算法、PROCLUS算法相比,DOC
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