基于kmeans算法的學(xué)生行為分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

1、ClassifiedIndex：TP311UDC：620SecrecyRate：PublicizedUniversityCode：l0082HebeiUniversityofScienceandTechnologyDissertationfortheMasterDegreeDesignandImplementationofAnalysisSystemBasedonKmeansAlgorithmStudentBehaviorCandida

2、te：Supervisor：EnterpriseSupervisor：AcademicDegreeApppliedfor：Speciality：Employer：DateofOralExamination：GuohuaLiuProfJingyangWangSEJianxinWangMasterofEngineeringComputerTechnologySchoolofInformationScience&EngineeringDec2

3、014摘要摘要2l世紀(jì)的今天，在經(jīng)歷第三代工業(yè)革命后，信息技術(shù)現(xiàn)已得到飛速的發(fā)展，各行各業(yè)信息技術(shù)都逐步走向數(shù)字化、信息化、自動(dòng)化。為了走上信息化時(shí)代的潮流，各高校逐漸的將學(xué)生管理系統(tǒng)引入到校園，方便輔導(dǎo)員對(duì)學(xué)生進(jìn)行管理，在一定程度上減輕了學(xué)校管理人員的工作負(fù)擔(dān)。本文通過對(duì)各類院校的學(xué)生工作管理系統(tǒng)的調(diào)查分析后發(fā)現(xiàn)，近乎所有的學(xué)生工作管理系統(tǒng)都沒對(duì)學(xué)生的行為特征進(jìn)行智能分析的功能，只是對(duì)學(xué)生行為的表現(xiàn)結(jié)果進(jìn)行了簡(jiǎn)單的查詢，無法為輔導(dǎo)員提

4、供方便快捷的管理學(xué)生工作環(huán)境。本文通過對(duì)學(xué)生的行為特征數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，完成對(duì)學(xué)生行為的分析。數(shù)據(jù)挖掘方法主要采用聚類分析方法，這里將學(xué)生分為最佳的幾類，通過他們的行為特征來確定學(xué)生共有的特征來實(shí)現(xiàn)學(xué)生的特征分類，從而為輔導(dǎo)員提供專門的分類管理。本文中采用的是優(yōu)化的Kmeans算法，通過計(jì)算得出最佳的聚類系數(shù)K，學(xué)生的各類成績(jī)、獎(jiǎng)學(xué)金額度、競(jìng)賽加分等幾個(gè)主要的在校的行為特征作為Kmeans的聚類的六個(gè)維度，并加上量綱的矩陣系數(shù)對(duì)學(xué)生的行