学校的学生成绩进行聚类分析

利用K-means聚类分析技术分析学生成绩摘要：数据挖掘是在海量的数据中寻找模式或规则的过程。

数据聚类则是数据挖掘中的一项重要技术，就是将数据对象划分到不同的类或者簇中，使得属于同簇的数据对象相似性尽量大，而不同簇的数据对象相异性尽量大。

目前数据挖掘技术在商业、金融业等方面都得到了广泛的应用，而在教育领域的应用较少，随着高校招生规模的扩大，在校学生成绩分布越来越复杂，除了传统成绩分析得到的一些结论外，还有一些不易发现的信息隐含其中，因而把数据挖掘技术引入到学生成绩分析中，有利于针对性地提高教学质量。

本论文就是运用数据挖掘中的聚类分析学生成绩的，利用学生在选择专业前的各主要学科的成绩构成，对数据进行选择，预处理，挖掘分析等。

运用聚类算法分析学生对哪个专业的强弱选择，从而为具有不同成绩特征的同学在专业选择及分专业后如何开展学习提供一定的参考意见。

关键字：数据挖掘聚类分析学生成绩分析Abstract：Data mining is a process that in the vast amounts of data looking for patterns or rules. Data clustering is an important data mining technology for people to understand and explore the inherent relationship between things. Clustering is to partition data objects into different categories, or clusters, making the similarity with the clusters of data as large as possible. While the dissimilarity of different clusters of data as large as possible.Nowadays data mining technology is widely used in business and finance. But it is less used in education field. With the increase of enrollment in universities, there are more and more students in campus, and that makes it more and more complex in the distribution of students" records. Besides some conclusions from traditional record analysis, a lot of potential information cannot be founded. Importing the data mining technology to students" record analyzing makes it more convenient and improve the teaching quality. In this paper, clustering technique in data mining is used to students' performance analysis, the use of data structure of main subject before the students specialized in choice of mode, pretreatment and data mining. Using clustering technology to analyse which professional students are good at, so as to choose how to learn professional and give some reference opinions after students of different grades choose their majors.Keywords :Data Mining , Clustering Technology , Students' Achievement1.概述1.1背景随着我国经济的发展，网络已被应用到各个行业，人们对网络带来的高效率越来越重视，然而大量数据信息给人们带来方便的同时，也随之带来了许多新问题，大量数据资源的背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能对其进行更深入的分析，以便更好地利用这些数据，从中找出潜在的规律。

考试成绩的聚类分析[摘要]学业成绩是对学生进行测评的主要指标，对个体的发展具有重要意义。

本文以45名学生初中入学成绩和初一全学年四次期中,期末各科考试成绩为样本，采用统计方法，对所有样本进行聚类分析，探究聚类分析结果和实际经验之间的相关关系，期望对学生能有一个更全面的、更公平的评价方式，为提高教学质量，实施分类指导和教学，提供定量性的决策依据。

[关键词]学业成绩；分类；聚类分析一．引言刚入学的初一年级新生都有一种很强的自豪感和优越感，他们都想在初中阶段取得优异的成绩。

但由于学生存在学习能力和学习习惯上的差异，随着时间的推移，初中各科知识广度、深度、难度的增加，学生的学习成绩的差异会逐渐拉大，部分学生原有的自豪感和优越感就会逐渐减弱和消失。

而这种自豪感和优越感的保持与发挥，对于教师教育、教学工作的深入开展又是非常有用的，所以根据学生的实际情况对他们进行划分，以便于教师对他们实施分类指导、分层教学，即因材施教。

对于那些学习比较好的学生，可以适当地拓宽知识面，加深难度，并经常提醒他们不要忘了自己当初立下的雄心壮志。

对于那些学习比较差的同学，我们可以适当的降低难度并经常鼓励他们，让学生重新找回自信，证明自己并不比别人差，只是自己还不够努力或学习方法有问题。

因此，根据学生在一定阶段的学业成绩，结合经验和科学方法对学生进行分类，是一项有意义的研究工作。

在日常工作中，老师们常用的分类方法只是根据短时期的平均成绩或总成绩大致估计一下是好，还是差或者干脆采取等级制，这样的分类评价由于缺少定量的标准，往往带有判断者的主观色彩，不能充分反映学生原始成绩中蕴含的信息资源。

而且对于长期的样本数据，由于人脑容量的限制，老师们不可能把握每一个学生在一个较长时期的变化趋势。

因此采用科学的方法对成绩数据进行分析和挖掘是对传统方法和经验的补充、完善。

二．方法介绍聚类分析是数据挖掘和统计学中的常用分类方法。

可以分为变量聚类和样本聚类。

摘要：该文采用聚类分析的k均值算法对学生的考试成绩进行聚类，得到了簇中心和个类数。

研究表明，如果优秀率、良好率、中等率、及格率和不及格率符合正态分布，说明教学效果良好，学生对该课程内容掌握较好。

中国论文网关键词：聚类；K均值算法；成绩分析中图分类号：TP312文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)03-0519-03Students’Score Analysis Based on Clustering MethodSONG Xiang-hong1, BAI Ming-yue2(1.Department of Computer Science and Application, Pingdingshan Institute of Education, Pingdingshan 467000, China; 2.Office of Fun? ther Education, Pingdingshan Institute of Education, Pingdingshan 467000, China)Abstract: K means algorithm of cluster analysis was applied to analyze the students’score, and the cluster centers and number of cases in each cluster were obtained. Research results indicate that if the rates of excellence, good, middle, pass, and fail is subjected to normal distri? bution, it shows that the teaching effect is good and the condition of students mastering the course is well.Key words: cluster; K means algorithm; score analysis学生成绩是学校学生信息数据库中最重要的部分，也是评估教学质量的重要依据，也是评价学生是否掌握好所学知识的重要标志。

基于机器学习的聚类算法在分析学生成绩中的应用在教育领域中，学生成绩的分析一直是学校管理和教育改进的重要任务之一。

聚类算法是机器学习中常用的一种技术，可以对大量数据进行分类和分析，并帮助教育工作者更好地了解学生成绩的分布和特点。

本文将介绍基于机器学习的聚类算法在分析学生成绩中的应用，并探讨其在教育领域中的潜在作用。

首先，聚类算法可以帮助教育工作者快速识别出学生成绩中的不同群体。

例如，通过聚类算法，可以将学生划分为高、中、低三个群体，从而快速了解学生群体的整体水平和分布情况。

这样的分类可以帮助教育工作者有针对性地制定学习计划和教学策略，更好地满足学生的学习需求。

其次，聚类算法还可以帮助教育工作者挖掘学生成绩中的潜在规律和因素。

通过对学生成绩数据进行聚类分析，可以发现某些学生群体之间存在着明显的差异。

这可能意味着存在一些特定的因素或教学策略，对学生成绩的影响较大。

进一步分析这些差异，可以帮助教育工作者调整教学方法，提高学生成绩的整体水平。

此外，聚类算法还可以帮助教育工作者进行学生细分和个性化教育。

通过聚类算法，可以将学生按照其学习特点、兴趣爱好等因素进行细分。

这样，教育工作者可以根据不同细分群体的需求，设计出更有针对性的教育方案。

例如，对于数学能力较强的学生，可以提供更多的挑战性课程和学习资源；而对于英语基础较差的学生，则可以提供更多的辅导和帮助。

通过个性化教育，可以更好地满足学生的学习需求，提高学生成绩和学习兴趣。

此外，聚类算法还可以帮助教育管理者进行学校和班级绩效分析。

通过对学生成绩进行聚类分析，可以了解不同学校或班级的整体绩效水平和分布情况。

这样的分析可以帮助教育管理者了解学校或班级的优势和劣势，并制定相应的改进措施。

例如，如果某个班级的学生成绩整体较低，可以通过分析聚类结果找出问题所在，进而实施有效的教学改革。

当然，基于机器学习的聚类算法在学生成绩分析中也存在一些挑战和限制。

首先，聚类算法需要大量的学生成绩数据来进行训练和分析。

本科学生毕业论文（设计）题目聚类算法分析及其在学生成绩分析中的应用学院数学计算机科学学院专业计算机科学与技术学生姓名陶彬贤学号0715206指导教师伍长荣职称副教授论文子数6564完成日期2011 年 4 月15 日论文题目聚类算法分析及其在学生成绩分析中的应用_________学生姓名、学院：陶彬贤数学计算机科学学院中文摘要（300字左右）数据挖掘就是从大量的、不完全的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘的方法有很多，聚类分析是目前最有应用前景的数据分析方法之一，因为聚类分析能作为一个独立的工具来获得数据分布的情况，观察每一个簇的特点，并能集中的对特定的某些簇作进一步的分析。

对学生原始成绩进行等级评定是教学管理中的重要环节，利用聚类算法可以对学生成绩进行有效的等级划分。

K_mea ns算法是划分式聚类算法的一种，文中运用K means算法对学生成绩进行了聚类并对结果加以分析。

关键词（3〜5个）：聚类算法；K means；学生成绩分析英文题目Cluster ng algorithms and Applicati on of Clusteri ng algorithms instude nts' performa nee an alysis学生姓名、学院（英文）：Taob in xia n, school of mathematics&computer scie nee 英文摘要Data mi ning extract those implicit but pote ntially useful in formatio n from a lot of in complete, fuzzy and ran dom data.There are many ways of data mi ning .Clusteri ng an alysis is one of the most applicatio n prospect of data an alysis method.because the cluster an alysis can be used as an in depe ndent tool to get data distributi on, observe every cluster characteristic, and can focus on certain cluster for furtheranalysis.Ranking of the student original scores is an important link of teaching ing clustering algorithm can repartition the student achievement effectively.k_mea ns algorithm is a partiti on type of clusteri ng algorith m.ln this paper K_means algorithm is used to cluster the stude nt achieveme nt and the result has bee n analysed.英文关键词Clustering algorithms；k _means； students' performanee analysis目录第一章引言..................................................... 3.第二章聚类分析技术与K_mean翼法 . (3)2.1聚类的定义 (3)2.2聚类算法的分类 (3)第三章聚类技术在学生成绩分析中的应用 (5)3.1学生成绩传统划分 (5)3.2 k_means算法描述[10] (5)3.3 k-means聚类算法实现流程图 (6)3.4 K_mea ns算法对学生成绩分析 (6)3.5程序实现................................................ 7.3.6传统方法与K_means算法的比较 (9)结论........................................................... 9.参考文献：..................................................... 9.致谢......................................................... 1.0聚类算法分析及其在学生成绩分析中的应用陶彬贤，数计学院摘要：数据挖掘就是从大量的、不完全的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。

学校的学生成绩进行聚类分析1、背景随着我国经济的发展，网络已被应用到各个行业，人们对网络带来的高效率越来越重视，然而大量数据信息给人们带来方便的同时，也随之带来了许多新问题，大量数据资源的背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能对其进行更深入的分析，以便更好地利用这些数据，从中找岀潜在的规律。

那么，如何从大量的数据中提取并发现有用信息以提供决策的依据，己成为一个新的研究课题。

目前普遍使用的成绩分析方法一般只能得到均值、方差等一类信息，且仅仅是从一门课程独立数据进行的分析，但在实际教学中，比如学生在学习某一门课程时，是哪一门或者几门课程对其影响很大，包括教学以外的哪些因素对学生成绩造成了较大的影响等各种有价值的信息往往无法获知。

2、聚类分析在数据库中的知识发现和数据挖掘（KDDM）受到目前人工智能与数据库界的广泛重视。

KDDM 的目的是从海量的数据中提取人们感兴趣的、有价值的知识和重要的信息，聚类则是KDDM领域中的一个重要分支。

所谓聚类是将物理或抽象的集合分组成为类似的对象组成的多个类的过程。

聚类分析就是将一组数据分组，使其具有最大的组内相似性和最小的组间相似性。

简单的说就是达到不同聚类中的数据尽可能不同，而同一聚类中的数据尽可能相似，它与分类不同，分类是对于目标数据库中存在哪些类这一信息是知道的，所要做的就是将每一条记录分别属于哪一类标记岀来；而聚类是在预先不知道目标数据库到底有多少类的情况下，希望将所有的记录组成不同的簇或者说“聚类”，并且使得在这种分类情况下，以某种度量为标准的相似性，在同一聚类之间最小化，而在不同聚类之间最大化。

事实上，聚类算法中很多算法的相似性都基于距离而且由于现实数据库中数据类型的多样性，关于如何度量两个含有非数值型字段的记录之间的距离的讨论有很多，并提出了相应的算法。

聚类分析的算法可以分为以下几类：划分方法、层次方法、基于密度方法等。

这里只描述一种：K-means算法，如下3、K-means 算法K均值聚类，即数据挖掘中的C均值聚类，属于聚类分析方法中一种基本的且应用最广泛的划分算法。

班级学生成绩聚类分析报告1. 引言学生成绩是评价学生学习成果的一个重要指标。

通过对学生成绩进行聚类分析可以帮助我们理解学生成绩之间的关系，发现不同学生群体之间的特点和差异，为教育教学提供参考。

本报告旨在对某班级学生成绩进行聚类分析，并探讨聚类结果的意义。

2. 数据准备本次分析使用的数据是某班级学生的成绩数据，包括数学、语文、英语三门课程的成绩。

共有50个学生的成绩数据，每位学生的成绩用一个向量表示，该向量的维度为3。

下表给出了前5位学生的成绩数据示例：学生编号数学成绩语文成绩英语成绩S1 85 90 75S2 72 80 82S3 96 91 93S4 68 75 78S5 92 88 853. 聚类分析方法聚类分析是一种将样本根据其相似性进行分组的方法。

在本次分析中，我们使用K-means算法对学生成绩进行聚类。

K-means算法通过将样本划分到K个聚类中心，使得各个样本到所属聚类中心的距离最小化，来实现聚类的目标。

4. 聚类分析过程在进行聚类分析之前，需要先确定K值，即要将样本分成几个聚类。

我们通过手肘法确定K值。

手肘法通过绘制不同K值下的聚类误差平方和（SSE）与K值的关系图，找到误差平方和变动趋势明显变缓的拐点作为合适的K值。

本次分析中，我们尝试了K从1到10的值，计算了对应的SSE，并绘制了SSE与K值的关系图。

观察到当K=3时，SSE的变化趋势明显变缓，因此我们选择K=3作为合适的聚类数量。

接下来，我们使用K-means算法将学生成绩进行聚类。

在聚类过程中，我们随机选择了3个初始聚类中心，并迭代计算每个样本与各个聚类中心的距离，将其划分到距离最近的聚类中心。

5. 聚类结果分析经过聚类分析，我们将学生成绩分成了3个聚类，分别为聚类1、聚类2和聚类3。

下图给出了聚类结果的可视化效果：从上图可以看出，不同聚类之间存在明显的差异。

我们对每个聚类的特点进行分析如下：- 聚类1: 该聚类中的学生在数学和语文成绩上表现较为突出，英语成绩相对较低。

第11卷第2期2018年3月清远职业技术学院学报Journal of Qingyuan PolytechnicVol. 11 , No.2Mar. 2018基于聚类分析的学生成绩分析陈喜华\黄海宁\黄沛杰2(1.广州工商学院教务处，广东广州510850;.华南农业大学数字与信息学院，广东广州610642)摘要：利用K-Means聚类分析算法，并借助SPSS Modeler软件，对学生成绩进行深层次分析，挖掘出学生各门课程成绩的分布情况，并预测课程的重要性，以便更好地实施教学改革、提高教学质量以及学生的学习效果。

关键词：聚类分析;K-Means算法;SPSS Modeler;成绩分析中图分类号:G642.0 文献标识码:A1引言目前，对学生成绩进行划分等级，通常是基于 绝对分数来划分。

例如，成绩不小于90分为优秀 或者A级，成绩不小于80分为良好或者B级，以此类推。

这种方法虽然简单易行，且应用广泛，但 存在一定的弊端。

因为学生的成绩容易受试题难 度和阅卷教师的主观因素影响，因此，这种简单的 方法并不能反映学生成绩的动态分布情况，这样 的评价方式也有失公平，不适合用来评价教师的 教学效果。

而利用聚类分析便能更加合理的对学 生成绩进行划分。

2聚类分析概述2.1聚类分析的概念聚类分析(ClusterAnalysis)就是把一组数据 集按照某种相似度函数或相似性规则划分成不同 类别的过程，这些类别被称为类[1]。

同类中对象属 性相似度较高，不同类中对象属性差异性比较明 显。

常用的聚类分析算法有K-Means算法。

一般 通过比较样本数据的属性值的相似程度（差异程 度)来判断不同数据是否在同一个类中，在聚类分 析中，通常需要计算各个属性值之间的距离，若距文章编号：1674-4896(2018)02-064-07离小于设定的阈值，就把样本数据划分为同一类，如果超过设定的阈值，则划分为其他不同的类。

通 常使用明氏距离来计算，其计算公式如2.1所示。

聚类分析算法聚类分析算法对高校学生成绩分析的应用研究聚类分析算法对高校学生成绩分析的应用研究 *** 15级信管4班 2220__602063077 摘要：数据挖掘就是从大量的、不完全的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。

聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。

聚类分析的目标就是在相似的基础上对收集数据来分类。

聚类的应用源于很多不同的领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。

在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。

聚类分析常用算法原理：K-means，DBSCAN，层次聚类。

聚类分析是非监督学习的很重要的领域。

所谓非监督学习，就是数据是没有类别标记的，算法要从对原始数据的探索中提取出一定的规律。

关键词:数据挖掘聚类分析学生成绩分析 1.概述 1.1研究意义数据挖掘的方法有很多种，聚类分析法是目前最有应用前景的方法之一。

聚类分析法能作为一个独立的工具来获得数据分布的情况，观察每个簇的特点，并能集中对特定的某个簇进行特定的分析。

本文旨在研究如何将聚类算法应用到学生成绩分析中，对学生成绩进行评价和分析，并从大量的学生成绩中提取出更有用的信息。

传统的方法是基于绝对分数的评价，这种方法存在一定的缺陷，不能充分反映学生原始成绩中蕴涵的信息。

对学生原始成绩进行登记评定是教学管理中的重要环节，传统的评定方法是基于分数的绝对评价，这种方法存在一定缺陷。

学生成绩分析是一个典型的多层次、多角度、多指标的综合评估分析问题，利用数据挖掘中的聚类分析算法获取学生成绩中隐含的规律，挖掘各科成绩背后所表达出来的学生的个性能力差异。

因此，论文应用聚类分析的思想，对学生的成绩进行划分和评价，弥补了传统方法的缺陷，其评价结果为教学人员提供了有利的依据。

高等院校学生成绩的聚类分析研究摘要：为了合理设置课程，需要研究不同课程之间的相关性，我们做聚类分析研究。

分别对课程变量和随机学生样品进行，同时考虑到不同专业和不同年级的特点。

对课程变量的聚类分析可以给出相似的课程，结论给出了学院2022年级的自然科学类、学科大类基础课、专业基础课、实践环节课程四个方面课程之间的相似性。

对学生的聚类分析结果，可以对学生做评价研究，以及对后续分级教学的研究提供支持。

关键词：聚类分析；相关分析；树状图一、引言“多元智能理论”之父加德纳说过：“过去和现在我们都应该相信评估是对于教育发展最有力的手段”，一个完整的教育教学环节必须要包含评价分析这一环节。

考试成绩是对教育教学成果的量化，运用正确合适的方法对学生成绩进行评价分析，可以使学生洞悉自己的位置，使教师和学校决策者洞悉教学中存在的问题，优化教育资源。

为了合理设置课程，需要研究不同课程之间的相关性，我们做聚类分析研究。

物以类聚，聚类分析的目的就是把相似的研究对象归成类。

二、学生成绩的聚类分析由于是探索性分析，所以此处采用的是系统聚类分析，分别对课程变量和随机学生样品进行，变量做了标准化处理（Z得分法）。

聚类分析是根据指定的距离来分类，此处点间距取的是平方欧式距离，类间距取的是类平均距离。

给出谱系图（或称树状图）[1]。

（一）按课程聚类分析由于课程可分为自然科学类课、学科大类基础课、专业基础课、实践环节课四方面，所以下面按四方面课程聚类分析，同时考虑到不同专业不同年级的特点。

此处我们仅给出自然科学类的相关分析，其余类似。

自然科学类课程包括高等数学（上）、高等数学（下）、大学物理（上）、大学物理（下）、线性代数、概率论与随机过程、数理方程、复变函数，分别记为。

图1电子信息工程专业自然科学类课程聚类树状图考虑不同专业情况：可见电子信息工程专业高等数学（上）与高等数学（下）的成绩接近。

大学物理（上）与概率论随机过程的成绩接近，大学物理（下）与复变函数的成绩接近。

聚类分析在学生成绩分析中的应用作者：孙永辉来源：《中国管理信息化》2016年第06期[摘要]聚类分析作为数据挖掘方法之一，有着广泛的应用前景，作为一个工具它能够对数据族进行细致分析，得出数据分布的情况，为数据的评定提供参考和帮助。

根据学生成绩进行等级评定，也是在教学过程中对学生综合考核的一个重要环节，能否公平、公正、合理、客观地来评价学生的学习成果尤为重要。

传统一刀切的评价方法明显存在缺陷，对学生也不公平，因此，可以利用数据挖掘技术中的聚类分析思想来克服这些传统评价体系的缺陷。

[关键词]聚类分析；数据挖掘；评价体系；K-means算法doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.06.164[中图分类号]G642.4 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2016）06-0-020 引言数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、模糊的、不完全的随机数据中提取出隐含的、不为人们所知道的但对人们却很有用的信息和知识的过程。

它涉及的领域比较广泛。

聚类分析通俗地说就是“物以类聚”的意思，它会根据设定的条件对数据进行分类，把性质相似或相近的数据划分为一类，把原来大量的、没有什么关联的数据变成彼此有联系的几类数据，便于人们了解数据的分布情况和数据间的彼此关联关系。

它应用的领域也比较多，比如：模式识别、动植物分类、基因分析、市场分析等。

1 聚类分析的步骤及分类步骤一：特征提取。

由用户决定使用原始数据（样本）的那些特征来对数据进行分类和提取，把提取到的数据以矩阵的形式表现出来，每一行是一个样本，每一列是一个特征指标变量。

步骤二：获得聚类谱系图。

要想获得聚类谱系图，可以使用聚类算法，样本特征提取以后形成一个带有特征的矩阵，它把每一个样本看成特征变量空间中的点。

聚类算法的目的就是获得能够反映n维空间中这些样本点的最本质的“族”的性质。

也就是说，它不考虑其他领域的知识，仅仅根据样本的特征进行细化分类，形成一个特征集合。

学生成绩的主成分分析和聚类分析摘要运用主成分分析方法和聚类分析方法，对高校学生的综合成绩进行评价。

避免传统方法在综合评价中对指标的主观选择及对权重的主观判断，使权重的分配更合理，尽可能地减少重叠信息的不良影响，克服变量之间的多重相关性，简化系统分析。

关键词：主成分分析;综合评价；聚类分析Principal Component and Cluster Analysisin Students’GradesAbstractUsing principal component analysis and cluster analysis method to evaluate College students’comprehensive performance.Avoid the traditional method of Comprehensive Evaluation that will give rise to choice subjective indicators and subjectively judge right weight. So there is a more reasonable distribution of right weight.Possible to reduce duplication of information that causes the adverse effects.Overcome the multiple variables related to simplify analysis.K ey words：principal component analysis,comprehensive evaluation,cluster analysis1引言学生的学习成绩是学校、工作单位选拔人才的重要依据，更是学生衡量自己知识掌握程度的重要标准。

因此，对成绩进行科学评价的问题显得尤为重要。