基于K-means算法的學(xué)生校園活動(dòng)管理分析.pdf

1、碩士學(xué)位論文論文題目基于Kmeans算法的學(xué)生校園活動(dòng)管理分析研究生姓名夏青指導(dǎo)教師姓名朱巧明（教授）專業(yè)名稱計(jì)算機(jī)技術(shù)研究方向信息處理論文提交日期2013年4月基于Kmeans算法的學(xué)生校園活動(dòng)管理分析中文摘要I基于Kmeans算法的學(xué)生校園活動(dòng)管理分析中文摘要現(xiàn)階段，第三代工業(yè)革命過后，隨著信息技術(shù)的發(fā)展，社會(huì)各個(gè)方面都在向數(shù)字化、信息化、自動(dòng)化的方向發(fā)展，順應(yīng)時(shí)代的潮流，學(xué)工管理系統(tǒng)在所有的高校中都已經(jīng)廣泛的應(yīng)用于管理學(xué)生的相關(guān)信

2、息，以達(dá)到更加方便的管理學(xué)生，輔助老師更加便捷的進(jìn)行學(xué)生工作的管理。但是，近乎所有的學(xué)工管理系統(tǒng)對所有的學(xué)生都是相同的對待，沒有智能的分析他們在校園活動(dòng)過程中的行為特征，從而不能方便高校輔導(dǎo)員進(jìn)行“因材施教”，不能更加便捷的專門去管理學(xué)生工作。因此，本文選擇了對學(xué)生校園活動(dòng)過程管理分析方面進(jìn)行深入研究，通過對學(xué)生的行為特征進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，采用聚類分析的方法，將學(xué)生分為最佳的幾類，并通過行為特征來確定這一類學(xué)生的共有的特征來達(dá)到將學(xué)生按特征

3、分類管理的效果，以便高校輔導(dǎo)員進(jìn)行專門的分類管理。本文主要采用優(yōu)化的Kmeans算法，通過計(jì)算得出最佳聚類K值，通過學(xué)生的智育成績、貧困生程度、獎(jiǎng)學(xué)金額度、德育成績、體育成績和競賽加分這六個(gè)主要的在校的行為特征作為Kmeans的聚類等六個(gè)維度，并加上量綱的矩陣系數(shù)對學(xué)生的行為特征進(jìn)行聚類，最后通過對得出幾類學(xué)生進(jìn)行行為特征的分析，分析出他們一類中共同突出的特征，便是本論文所要研究的關(guān)鍵。通過對學(xué)生校園活動(dòng)管理分析，本文找到了人為分析，統(tǒng)