APP下载

基于聚类分析的学生学习相关性研究

2013-08-22张宏翔李星

计算机光盘软件与应用 2013年11期

张宏翔 李星

摘 要:聚类分析是研究“物以类聚”一种方法,本次研究选取了不同专业六个班的学生成绩进行聚类分析,客观地分析了学生在各学科间的优势和劣势,找出学生成绩之间的联系,为教学策略的选择与实施提供科学的依据和参考。实验表明聚类分析法对学生成绩评价比较科学合理,符合实际,有利于全面了解学生的学习状况。

关键词:聚类分析;距离;相似系数

中图分类号:TP399-C8

大学生的学习成绩是大学学习生活的记录,这些记录基本反映了该生的学习情况。而聚类分析是研究“物以类聚”一种方法,在统计分析的各个领域已经得到了极为广泛的应用。本研究就是在成绩分析时,针对不同的目的,用聚类分析的方法去分析学生成绩,进行综合评价,为学生的等级评定工作提供可靠依据,给出了学生科学化综合排名,客观地分析了学生在各学科间的优势和劣势,找出学生成绩之间的联系,为教学策略的选择与实施提供科学的依据和参考。

1 聚类分析的相关参数

聚类技术相关概念

为了将样品(或指标)进行分类,就需要研究样品之间关系。目前用得最多的方法有两个:一种方法是用相似系数,性质越接近的样品,它们的相似系数的绝对值越接近1,而彼此无关的样品,它们的相似系数的绝对值越接近于零。比较相似的样品归为一类,不怎么相似的样品归为不同的类。另一种方法是将一个样品看作P维空间的一个点,并在空间定义距离,距离越近的点归为一类,距离较远的点归为不同的类。……

登录APP查看全文