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聚类分析方法在军校学员成绩分析中的应用

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聚类分析方法在军校学员成绩分析中的应用
【摘要】本文将聚类分析方法应用于军校学员成绩分析中，建立聚类分析模
型，并应用MATLAB聚类分析工具箱仿真实现。该模型能够充分利用聚类分析
方法对军校学员成绩以及各类的特征进行分析，以便采取相应的措施提高教学质
量。

【关键词】聚类分析；学员成绩；相似系数
一、引言
学员成绩是评估军校课堂教学质量的重要依据之一，也是衡量学员是否掌握
好所学知识的重要标志。因此，如何科学、准确、公平、公正地评定学员成绩是
军校教育工作者多年来一直研究的工作。随着教育改革的不断深入，特别是学分
制教学管理体系成为主流后，学员成绩的评定方法从过去单一考试成绩评定，发
展到今天比较广泛采用的等级制。等级制学生成绩评定方法适合纵向衡量学生对
于所学知识的掌握程度。而对于需要横向比较学生间成绩差异，以及衡量某个学
生对于总体成绩的偏差时，等级制成绩其蕴含的信息明显不足。采用等级制成绩
评定方法适合纵向衡量学员对于所学知识的掌握程度，而对于需要横向比较不同
学员间成绩差异，以及如何造成差异和衡量某个学生对于总体成绩的偏差时，等
级制成绩其蕴含的信息明显不足。

显而易见，如何科学地根据学员的原始成绩评定学员的等级制成绩，成为进
行以后对成绩进行各类数据分析的基本依据，等级成绩划分的合理与否，直接关
系到后期各种评定指标是否可以公正恰当地反映实际情况。

二、聚类分析方法
聚类分析是研究“物以类聚”的一种多元分析方法，它是用数学方法定量地确
定样品(或属性)间的亲疏关系，从而把样品(或属性)进行分类的。聚类分析将大
量数据划分为性质相同的子类，便于了解数据的分布情况。在聚类分析中，假设
被研究的样本集为A，类 C 定义为 A 的一个非空子集，即且。 聚类就是满足
并且符合，由第一个条件可知，样本集A中的每个样本必定属于某一个类，而
且所有样本构成样本集A；由第二个条件可知，样本集A中的每个样本最多只
属于一个类。对于评定学员的等级制成绩就可以运用聚类分析的方法。

聚类分析的步骤主要包括以下三部分：首先，数据标准化。在进行聚类过程
中，由于所研究的各个变量其单位和量级可能是不一样的，直接用原始数据进行
计算会突出那些绝对值大的变量而压低了那些绝对值小的变量的作用。其次，确
定相似系数。用经过标准化处理的数据和选定的计算方法衡量被分类对象间的距
离和相似系数。最后，进行聚类分析。就是在已建立的相似关系矩阵R上，给
出不同分类标准水平进行截取，从而得到不同的分类并确定各类之间的特点。
三、聚类分析在学员成绩分析中的应用
本文以战勤参谋业务技能课程中的某次考试为基础，从中选取了一部分学生
成绩作为实验数据，对其进行聚类分析，本次考试成绩共由三部分组成，战术数
据计算、统筹图的绘制和战勤参谋标图，按照每部分内容和考试题目的难易程度
将各类题型分为三部分，即：基础理论型、掌握理解型和综合作业型，共计100
道。具体题型分布：基础理论型40题，掌握理解型40题，综合作业型20题。
学生测试成绩数据如表1所示：

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原创：基于聚类的学生成绩分析

原创：基于聚类的学生成绩分析

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。

基于聚类分析的高职学生成绩影响模型

基于聚类分析的高职学生成绩影响模型


06
参考文献
参考文献
参考文献1
张三, 李四. (2020). 基于聚类分析的高职学 生成绩影响模型研究. 教育研究, 20(3), 1223.
参考文献2
王五, 赵六. (2019). 聚类分析在教育领域的应用及 发展趋势. 教育研究, 19(4), 56-67.
参考文献3
陈七, 王八. (2018). 基于聚类分析的学生分 类方法研究. 教育研究, 18(5), 78-89.
学生成绩特征提取与预处理
1 2
成绩数据清洗
去除缺失值、异常值和重复值，确保数据质量。
特征提取
从成绩数据中提取与学习效果相关的特征，如平 均分、最高分、最低分、分数标准差等。
3
数据规范化
将特征数据进行规范化处理，以消除不同特征之 间的量纲和取值范围差异对聚类结果的影响。
模型构建与评估
01
02
03
模型构建
02
基于聚类分析的学生成 绩影响模型构建
聚类分析算法选择
K-Means算法
通过设定聚类簇数，将学生成绩划分为不同的簇，以挖掘学生成 绩之间的相似性和差异性。
DBSCAN算法
通过设定密度阈值，将相邻且密度达到阈值要求的学生成绩划分为 同一簇，以发现任意形状的簇。
层次聚类算法
通过不断合并相近且密度达到阈值要求的学生成绩，形成一个树状 结构，以揭示学生成绩的层次关系。
基于聚类分析的高职 学生成绩影响模型
汇报人： 日期:
目录
• 引言 • 基于聚类分析的学生成绩影响模型构建 • 学生成绩影响因素分析 • 基于聚类分析的学生成绩预测模型 • 结论与展望 • 参考文献
01
引言
研究背景与意义
因子分析和聚类分析在大学生考试成绩综合评价中的应用

因子分析和聚类分析在大学生考试成绩综合评价中的应用

因子分析和聚类分析在大学生考试成绩综合评价中的应用王桂清;欧阳万如;苑莹;郑洁;高婵玉
【期刊名称】《上海工程技术大学学报》
【年(卷),期】2015(029)002
【摘要】以某高校某班级的大学生考试成绩为例进行因子分析,从9门考试科目中提取3个符合实际意义的公共因子,得出学生的因子得分及综合排名,根据因子得分应用K-均值聚类分析法将33名学生分成3类.研究表明:依据学生的公共因子得分和综合得分排名情况,高校辅导员、班主任可更客观地了解整个班级的学习状况,为开展更具针对性、合理性的学生学习指导提供科学依据和参考.
【总页数】4页(P179-182)
【作者】王桂清;欧阳万如;苑莹;郑洁;高婵玉
【作者单位】华东交通大学电气与电子工程学院,南昌330022;华东交通大学电气与电子工程学院,南昌330022;华东交通大学电气与电子工程学院,南昌330022;华东交通大学电气与电子工程学院,南昌330022;华东交通大学电气与电子工程学院,南昌330022
【正文语种】中文
【中图分类】G645
【相关文献】
1.因子分析和聚类分析在长江水污染综合评价中的应用 [J], 邹永福;田检;黄晓航
2.因子分析和聚类分析在长江水污染综合评价中的应用 [J], 邹永福;田检;黄晓航
3.因子分析与聚类分析在学生成绩综合评价中的应用 [J], 田宏;于晓秋
4.因子分析和聚类分析方法在大学生综合素质评价中的应用 [J], 姜明明;马丹
5.因子分析在对学生考试成绩进行综合评价中的应用 [J], 齐维毅;黄凤娟
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基于聚类的学生成绩分析

基于聚类的学生成绩分析

基于聚类的学生成绩分析作者：宋向红白明月来源：《电脑知识与技术》2012年第03期摘要：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。

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。