基于聚类分析的大学生学习满意度研究——以吉首大学为例
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。
基于因子分析和聚类分析方法对大学生综合素质的评价
基于因子分析和聚类分析方法对大学生综合素质的评价作者：姜明明马丹来源：《赤峰学院学报·自然科学版》 2013年第7期姜明明,马丹（大庆师范学院数学科学学院，黑龙江大庆 163712）摘要：简略介绍了因子分析和聚类分析.通过利用因子分析和聚类分析的方法，对学生的学业成绩和德育成绩进行全面分析，得到学生综合素质更为合理的评价.且将学生总体作聚类分析，利用多种聚类方法提取共性部分，得到合理分类.研究结果表明，较以往常用的两种方法(平均积点分和综合测评总分)，该方法更具有一定的科学性与合理性.关键词：因子分析；聚类分析；综合素质中图分类号：G645 文献标识码：A 文章编号：1673-260X（2013）04-0191-03由于我国大众化教育生源层次不同，学生的学习和生活也较以往更为多元化，如何对学生做出科学合理的评价受到越来越多的关注，因为大学生的综合素质测评是学生评奖评优、推荐入党、推荐就业的一个重要依据.传统的两种评价方法是平均积点分法和综合测评总分法.前者只片面的考虑了学生的学业成绩；后者虽考虑了德育方面，但只进行了简单加权作和，主观性强.为弥补上述不足，可应用多元统计中的因子分析方法对学生进行综合评价，进而利用系统聚类分析方法对学生做出更为合理的分类.1 因子分析和聚类分析1.1 因子分析因子分析就是在尽可能不损失信息或少损失信息的情况下，将多个变量减少为少数几个因子的方法.这几个因子可以高度概况大量数据中的信息，这样，既减少了变量个数，又同样能再现变量之间的内在联系.称为因子分析模型.因子分析的基本步骤为：第一步，将原始数据标准化，建立变量的相关系数矩阵；第二步，因子提取，确定描述数据所需要的因子数以及计算方法；第三步，因子旋转，集中于变换因子使之更好解释；第四步，因子得分，计算每个样本的因子得分；第五步，根据因子得分值进行下一步分析.1.2 聚类分析聚类分析是根据研究的样品或指标（变量）之间存在着程度不同的相似性（亲疏关系），将研究对象分为相对同质的群组.由于类与类之间的距离定义形式不同，每种定义用到系统聚类程序中就得到一种系统聚类法.常用的五种聚类方法：Ward法、中值法、重心法、最长距离法、最短距离法.2 实例分析本文数据来源于大庆师范学院数学与应用数学专业（师范类）2009级四班2010——2011年度学生的所有科目成绩和德育成绩，依次记为：常微分方程（x1），实变函数论（x2），复变函数论（x3），数学分析（x4），心理学（x5），教育学（x6），综合英语（x7），普通物理学（x8），C/C++程序设计（x9），大学语文（x10），政论课（x11），公共体育（x12），普通话（x13），德育:是否任职、活动表现、先进事迹的量化得分（x14）.依据因子分析过程，利用SPSS软件对数据进行分析处理.首先对原始数据进行标准化处理，消除数据的数量级和量纲差异带来的影响；求出相关系数矩阵相应的特征值和特征向量，通过对结果的合理分析，选取四个公共因子，方差累计贡献率约为78%；采用方差最大正交旋转变换，旋转后显示第一公共因子（F1）在心理学、教育学、综合英语、普通物理学、C/C++程序设计这五个指标上具有较大载荷值，可称其为基本学习能力因子；第二公共因子（F2）在常微分方程、实变函数论、复变函数论、数学分析这四个指标上具有较大载荷值，可称其为专业学习能力因子；第三公共因子（F3）在大学语文、政论课、德育这三个指标上具有较大载荷值，可称其为德育因子；第四公共因子（F4）在公共体育、普通话这两个指标上具有较大载荷值，可称其为技能因子.对上述因子，通过因子得分的系数矩阵，得到因子分析表达式；将各因子方差贡献率占四个因子总方差累计贡献率的比重作为权重进行加权汇总，计算出评价学生综合素质的因子综合得分F:结果见表3.对上述学生总体按因子综合得分、平均积点分、综合测评总分3个指标划分类别[3].采用5种分层聚类分析，综合其共性部分，把学生分为优、良、中、差四类，结果见表3.结果表明学生1按平均积点分和因子综合得分排名均为第一，按综合测评总分排名为第5，说明学生1不仅成绩优秀，而且各方面都表现很优秀；学生4按平均积点分排名第四，按因子综合得分排名第二，按综合测评总分为第三；学生3按平均积点分排名第二，按因子综合得分排名第三，按综合测评总分排名第十.这些结果较好的弥补了平均积点分和综合测评总分的排名结果，既考虑了成绩，又考虑了影响学生综合素质的德育方面.由五种聚类结果综合得出学生1、4、3、5为优秀学生，从实际来看，这几名同学平时学习认真，各种活动积极参加，乐于帮助同学.学生11、6、2、18、7、9、14、10、8、12、15、21为良好类学生，他们按因子综合得分在第五到第十五之间，按平均积点分也差不多，在第五到第十六之间，按综合测评总分大部分也居于这个段落之间；学生19、22、25、23、16、27、28、31、24、26、30、33为中等类学生，按三种方法分类基本居于第十六到第二十五；学生29、17、13、32、34为差等类学生，按三种方法分类基本居于第三十到第三十四.3 结束语本文利用因子分析方法对学生的课业成绩和德育成绩进行较为全面合理的分析，利用多种聚类方法对学生总体做出更为合理的类别划分.和传统的两种方法相比，利用因子分析和聚类分析方法能够在一定程度上比较好的弥补平均积点分法的片面性和综合测评总分进行加权求和时对权重选取的主观性.因此，此种方法可以作为评价大学生综合素质的一种行之有效的方法.参考文献：〔1〕杨淑菊.主成分分析法在学生成绩评价中的应用[J].数学的实践与认识，2012,42（16）：103-112.〔2〕张立军，任英华.多元统计分析实验[M].北京：中国统计出版社，2009.122-145.〔3〕何晓群.多元统计分析（第三版）[M].北京：中国人民大学出版社，2011.57-226.〔4〕常浩，逯纪美.多元统计分析在大学生综合素质评价中的应用[J].数理统计与管理，2010（4）：754-760.。
聚类技术在学生成绩分析中的应用
聚类技术在学生成绩分析中的应用【摘要】数据挖掘技术是信息技术研究的热点问题之一。
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。
聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究领域。
它将数据对象分成为若干个簇，使得在同一个簇中的对象比较相似，而不同簇中的对象差别很大。
本论文就是运用数据挖掘中的聚类分析学生成绩的，利用学生在分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。
【关键词】数据挖掘;聚类技术;学生成绩;K-means.The Application of Cluster Technology in Analysis forStudents’ AchievementAbstract: The technology of data mining is one of the hot issues in the information technology field. 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. Clustering analysis is an important research field in data mining. It classify data object to many groups so that the object is similar in the same clusters, different in the different clusters. 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.Key words: Data Mining; ClusterinTechnology; Students' Achievement; k-means目录引言 (1)1 概述 (2)1.1课题背景 (2)1.2发展现状 (2)1.3课题意义 (3)1.4本文研究内容 (3)2 数据挖掘理论概述 (4)2.1数据挖掘概述 (4)2.1.1 数据挖掘的定义 (4)2.1.2 数据挖掘的过程 (4)2.2聚类分析 (5)2.2.1 聚类分析概述 (5)2.2.2 聚类分析原理方法 (5)2.2.3 聚类分析工具 (6)3 算法介绍 (7)3.1K-means算法 (7)3.1.1K-means算法描述 (7)3.1.2k-means算法的特点 (8)4 聚类分析的应用 (9)4.1算法实现 (9)4.1.1 数据准备 (9)4.1.2 数据预处理 (10)4.1.3 算法应用 (11)4.2结果分析 (13)4.2.1 聚类结果 (13)4.2.2 结果分析 (19)4.3结论 (19)总结 (20)致谢 (21)参考文献 (22)科技外文文献 (23)中文译文 (26)引言在高校学生成绩管理中，影响学生学习成绩的因素很多，因此要进行综合分析。
大学生学习满意度调查研究以为例
大学生学习满意度调查研究以为例一、概述在当今的高等教育环境中，大学生学习满意度是衡量教育质量的重要指标之一。
它不仅反映了学生对教育服务的感知和评价，也直接关系到学生的学习动力、学业成就以及未来的职业发展。
对大学生学习满意度进行深入的调查研究，对于提升高等教育质量、优化教育资源配置具有重要的现实意义。
本研究以某大学为例，通过问卷调查、访谈等方式，收集大学生对于学习满意度的相关数据和信息。
调查内容涵盖了课程设置、教学质量、学习资源、师生关系、学习环境等多个方面，旨在全面了解大学生对于学习满意度的整体评价和具体需求。
通过对调查数据的整理和分析，本研究将揭示大学生学习满意度的现状及其影响因素，为高校管理者和教师提供有针对性的改进建议。
本研究也将为其他高校开展类似研究提供借鉴和参考，推动高等教育质量的不断提升。
1. 研究背景：介绍当前高等教育的发展状况及大学生学习满意度的重要性。
随着社会的不断进步和科技的迅猛发展，高等教育已经逐渐从精英教育转变为大众化教育，越来越多的年轻人有机会进入大学接受高等教育。
随之而来的问题也逐渐显现，其中之一便是大学生学习满意度的问题。
学习满意度不仅关系到学生个人的学习体验和发展，也直接影响到高等教育的质量和声誉。
高等教育的发展状况呈现出多元化、国际化的趋势。
各大高校纷纷进行教学改革，创新教学模式，以提高学生的学习效果和满意度。
由于教学资源、师资力量、课程设置等方面的差异，不同高校之间的学习满意度存在较大差异。
深入了解大学生学习满意度的现状和影响因素，对于提升高等教育质量具有重要意义。
大学生学习满意度是衡量高等教育质量的重要指标之一。
它反映了学生对教学环境、师资力量、课程设置、学习资源等方面的认知和评价。
一个高的学习满意度意味着学生能够更好地融入学习环境，更积极地参与学习活动，从而取得更好的学习效果。
学习满意度低下则可能导致学生失去学习兴趣，甚至产生厌学情绪，对个人的成长和发展产生负面影响。
基于聚类分析和判别分析的学业质量评价研究
基于聚类分析和判别分析的学业质量评价研究作者：聂淑媛谈发来源：《吉林省教育学院学报·上旬刊》2015年第02期摘要：为突破当前中小学单纯依据考试总分或平均分进行排序的传统评价方式，选取全面反映德、智、体、美的13个变量为样本，通过案例研究，构建了以聚类分析和判别分析为理论指导、以SAS软件为工具的义务教育阶段学生学业质量评价体系。
实证研究结果表明，该评价体系有助于剖析学生的优势和问题，使学业评价更客观、更全面。
关键词：聚类分析；判别分析；学业质量评价；SAS软件中图分类号：G420 文献标识码：A 文章编号：1671—1580（2015）02—0088—032010年《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020）》的正式公布，极大地促进了教育界对学生学业质量评价的思考和关注。
本文参考目前国内最新相关研究文献，提出以SAS软件为实验工具，以聚类分析和判别分析为主体的学业质量评价方案，以突破单纯凭考试总分或平均分排序的传统评价方式。
一、理论知识简介（一）聚类分析聚类分析是以分类为指导思想的一种多元统计分析方法，其原则是“物以类聚”——根据对象之间的相关程度进行类别的聚合，目标是同一类中的对象有最大的相似性，而类与类之间的个体差异尽可能大。
常见的聚类方法有系统聚类法、K-means快速聚类法、模糊聚类法、分层聚类法和两阶段聚类法。
SAS系统支持离差平方和法、重心法、类平均法、最短距离法、中间距离法、完全连接法、最大似然法等11种系统聚类方法。
本文拟采用离差平方和法，其定义为：设混合样本集X={x1，x2，…，xn}被分为k个子集G1，G2，…Gt，…，Gk，每个子集属于一类，分别包含n1，n2，…nt，…，nk个样本，x（t）i表示Gt中第i个样本，x-（t）是Gt的重心，定义Gt中的样本离差平方和为St=∑nt（x（t）i-x-（t））′（x（t）i-x-（t））以及k个类的类内离差平方和为S=∑kSt，离差平方和法的基本思路是先将n个样本各成一类，然后选择使离差平方和最小的两类合并，直到将样本集X聚合为k类为止。
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。
大学生消费心理调查研究_以吉首大学学生消费为例
收稿日期：2009-04-25基金项目：吉首大学2008年校级精品课程资助项目作者简介：易菊香（1962-），女，湖南吉首大学副教授，硕士，从事教育基本理论研究。
大学生消费心理调查研究———以吉首大学学生消费为例易菊香，肖海鸥（吉首大学马克思主义学院，湖南吉首416000）摘要：大学生是一个特殊的消费群体，他们的消费行为集中反映了当代大学生的生活状态和价值趋向。
通过对吉首大学学生消费心理的问卷调查发现，目前的大学生消费水平与其家庭经济条件有直接关系,家庭经济水平高，大学生的消费水平也相应高。
大学生消费基本集中在饮食消费、学习消费、通讯消费和娱乐消费等方面。
大学生消费行为的基本特点呈现经济来源的多样性和多渠道化，消费方式的现代化与电子化，消费水平的多层次性和差异化，消费结构的多元化与个性化。
因此，要树立大学生正确而理性的消费观念，加强大学生消费心理及其行为研究，培养大学生良好的校园消费文化，社会和家庭正确引导大学生的消费行为，重点关注贫困大学生群体的生存消费。
关键词：大学生；消费观念；消费心理；消费行为；校园文化中图分类号：G455；F063.2;B844.2文献标志码：A 文章编号：1008-9713（2010）01-0064-04一、对象与方法随着经济社会的纵深发展，人们的消费方式日趋朝着多样化的方向发展，大学生作为社会特殊的消费群体，因其消费观念超前和消费实力滞后之间的矛盾使得其消费状况呈现特殊性。
为了解目前大学生的消费情况及存在的问题，以便引导他们进行合理的、科学的消费。
2008年10月，本研究采取问卷调查的形式，对吉首大学学生进行消费情况及其存在问题进行调查，内容涉及大学生的家庭基本经济状况、生活消费状况、消费结构以及对消费的态度等。
本次调查共发放350份问卷，回收331份，为了便于统计，随机抽取了260份有效问卷进行结果统计分析，并结合座谈会、采访等多种形式的调研方法，对不同家庭背景、不同专业的男女大学生进行广泛的调查研究，调查本着实事求是的态度，力求使调查结果真实可信，并通过归纳、分析和总结，探讨吉首大学学生的消费行为是否合理，部分大学生是否存在高消费和超前消费等不良现象。
吉首大学在校学生上网调查方案
吉首大学大学生上网情况调查方案班级：08旅本三班姓名：刘茗学号：20084141119一、调查背景在我国约2650万网民中，18-24岁者占到36.8%，而这正是大学生所处的年龄段。
作为网民主体之一的大学生的上网行为是否健康,直接关系着网络文明和大学生的成长发展。
掌握大学生上网的基本情况，对对加强高校的网络阵地建设和培养高素质的大学生网民都具有重要意义。
网络作为一个新兴的信息传播工具，近几年在大学里日趋流行，受到愈来愈多的大学生的青睐。
网上聊天、发e-mail给好友、网上浏览新闻……网络对当今大学生的影响已经深入到其生活的方方面面。
尽管网络存在着诸多优点，但是我们应该清醒地看到，网络信息的复杂性和开放性容易令部分同学对其产生过度依赖，从而造成大学生心理不健康，导致人格的发育不健全。
那么，网络时代的大学校园，到底对当代大学生学习、生活模式存在着怎样的影响，又是怎样改变着大学生的价值观和人生观呢？为了具体了解到当前大学生上网情况，我利用这次机会对我们学校的学生做了一个初步的调查。
二、调查目的要求详细了解在校大学生上网的相关情况，为大学生合理上网制定科学的管理方案提供依据。
1、全面了解大学生上网现状2、全面了解大学生上网观念和价值观三、调查对象及抽样因为大学生的上网情况不同于中学阶段，也不同于家庭上网，每个大学生都在，具有普遍性，全体大学生都是调查对象，但因为家庭经济背景的差异，全校学生自备电脑的情况大部分存在，因此，为了准确、快速的得出调查结果，此次调查采用随机抽样法，对前往图书馆电子阅览室和学校附近网吧上网的同学进行问卷调查。
总共分发200份问卷，其中电子阅览室占30%，学校附近网吧占70%。
四、调查内容与工具1、调查工具：问卷2、调查内容：吉首大学大学生上网现状和上网观念五、调查员的规定1、仪表端正、大方；2、举止谈吐得体，态度亲切、热情；3、具有认真负责，积极工作的精神及职业热情4、具有把握谈话气氛的能力六、人员安排根据此次调查方案，在学校内进行本次调查需要的人员安排具体配置如下：1、调查人员：5名2、资料整理与数据分析：2名3、调查报告撰写：2名七、调查方法与具体实施在完成吉首大学，大学生上网情况的调查问卷设计和制作的相关工作后，就可以开始实施相关的问卷调查了，把调查问卷平均分发给个调查人员，统一选择中餐后或晚餐后这一时段进行调查。
基于系统聚类的大学生在校学习成绩分析
基于系统聚类的大学生在校学习成绩分析【摘要】本文以山西财经大学管理科学与工程学院2008级项目管理系48个学生大学期间7个学期的综合测评成绩为例，通过系统聚类法进行综合评价，划分出三类学生群体，并分析了各类的基本特征，进而得出：影响高校大学生学习成绩的主要内外部因素有学习态度、努力程度、性别因素和学习环境，与学生生源地、入学成绩没有明显的关系。
高校的教学管理应从以上主要影响因素方面进行教育与引导，从而全面提升学生的培养质量。
【关键词】聚类分析；系统聚类法；大学生；在校学习成绩0 引言大学时期是人生中非常宝贵的一段时期，其中大部分时间被紧张的课程学习所占。
大学生在校学习成绩作为大学生在校期间学习任务完成情况的综合表现，其不仅直接影响大学生们能否顺利完成学业，而且对今后的求职和职业选择都有着重要的影响。
因而，对大学生在校学习成绩进行分析，探索其影响因素，不仅对于提高大学生综合素质意义重大，而且能为高校有关部门进行教育与管理提供有效的辅助作用。
1 聚类分析方法概述聚类分析又称群分析，它是研究如何将研究对象按照多个方面的特征进行综合分类的一种统计方法[1]。
聚类分析将个体或对象分类，使类内对象的同质性最大化和类间对象的异质性最大化[2]。
聚类分析的内容非常丰富，有系统聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、k-均值法、有序样品的聚类、分解法、加入法等。
聚类分析的应用十分广泛，其中应用最为成熟的方法为系统聚类法，这也是本文将采用的方法。
2 大学生在校学习成绩及其影响因素分析2.1 大学生在校学习成绩“成绩”是一个耳熟能详的名词，虽然成绩一词经常出现在日常生活中，但目前“成绩”的概念不多，仅有的概念也大不一致。
结合本研究的特点，将“成绩”定义为：学生在校学习期间，校方对学生各学科课程考试分数经过累加或加权等方式，对学生的阶段性学习活动所取得的效果及学习能力所做出的量化的有针对性的评价和反馈的综合考试成绩。
本研究中，大学生在校学习成绩包括德育成绩、智育成绩、体育成绩。
聚类分析实验报告体会(3篇)
第1篇随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛应用。
聚类分析作为数据挖掘中的关键技术之一，对于发现数据中的潜在结构具有重要意义。
近期，我参与了一次聚类分析实验，通过实践操作，我对聚类分析有了更深入的理解和体会。
一、实验背景与目的本次实验旨在通过实际操作，掌握聚类分析的基本原理和方法，并运用SQL Server、Weka、SPSS等工具进行聚类分析。
实验过程中，我们构建了合规的数据集，并针对不同的数据特点，选择了合适的聚类算法进行分析。
二、实验过程与步骤1. 数据准备：首先，我们需要收集和整理实验所需的数据。
数据来源可以是公开数据集，也可以是自行收集的数据。
在数据准备过程中，我们需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的准确性和完整性。
2. 数据探索：对数据集进行初步探索，了解数据的分布特征、数据量、数据类型等。
这一步骤有助于我们选择合适的聚类算法和数据预处理方法。
3. 建立数据模型：根据实验目的和数据特点，选择合适的聚类算法。
常见的聚类算法有K-means、层次聚类、密度聚类等。
在本实验中，我们选择了K-means算法进行聚类分析。
4. 聚类分析：使用所选算法对数据集进行聚类分析。
在实验过程中，我们需要调整聚类参数，如K值（聚类数量）、距离度量方法等，以获得最佳的聚类效果。
5. 结果分析：对聚类结果进行分析，包括分类关系图、分类剖面图、分类特征和分类对比等。
通过分析结果，我们可以了解数据的潜在结构和规律。
6. 实验总结：对实验过程和结果进行总结，反思数据理解、特征选择与预处理、算法选择、结果解释和评估等方面的问题。
三、实验体会与反思1. 数据理解的重要性：在进行聚类分析之前，我们需要对数据有深入的理解。
只有了解数据的背景、分布特征和潜在结构，才能选择合适的聚类算法和参数。
2. 特征选择与预处理：特征选择和预处理是聚类分析的重要步骤。
通过选择合适的特征和预处理方法，可以提高聚类效果和模型的可靠性。
基于因子-聚类分析的大学生就业满意度统计及预测
变量个 数 的 目的 ， 以要求 原 有 变 量之 问 应存 在较 强 的相 关 关 系． 所 否
则 ， 果原 有 变 量 相互 独 立 ， 存 在 信 息重 叠 ， 就 无需 进 行 综 合 和 如 不 也
４ ）计算 因子得 分． 过各种 方法求 解各 样本 在各 因子上 的得 分 ， 通 为进 一步分 析奠定 基础 ．
而 信垂二 学 学 自 科 版， １，６：０ １ 报：然 学 ２ ０ （） １５ ０ ２ ５ —３
Ｊｕｎｌ ｆ ａｊ ｇＵ ｉ ｒｔ ｏ Ｉｆ ｍ ｔ ｎＳｉ ｃ ｎ ｅｈ ｏ ｇ ： ａ ｒ ｃ ｎ ｅ ｄ ｉ ，００ ２ ６ ：１ ．１ ｏｒａ ｏ ｎｉ ｎ ｅｓｙ ｆｎｏ ａ ｏ ｃ ｎ ｅ ｄＴ ｃｎｌ ｙ Ｎ ｔ ａ Ｓｉ ｃ Ｅ ｉ ｎ２ １ ， （ ）５ ０５ ３ Ｎ ｎ ｖ ｉ ｒ ｉ ｅ ａ ｏ ｕｌ ｅ ｔ ｏ
因子分 析．
２ ）因子 提取 ． 究如 何在样 本数 据 的基 础上 提取综 合 因子． 研
收 稿 日期 ２ １ －６ １ ０ ００ ． ２ 作 者简 介
３ ）因子旋 转 ． 过正 交旋 转 或斜 交 旋 转提 取 出的 因子 具 有 可解 通
释 性．
吴 亚 娟 ， ， 士 ， 师 ， 究 方 向为 数 学 女 硕 讲 研 教 学论 ． ｕａ ａ２ ０ ＠ ｓｈ ．ｏ ｗ ｙｊ ｎ０ ２ ｏｕ ｃｒ ｕ ｎ １ 南 京 信 息工 程 大学 数理 学 院 ， 京 ，１０ ４ 南 ２０４
前美 国已经 完成了行业覆盖 面最 广泛的用户满意度指数 体系． 就业是 民生 问题 ， 它关 系到 社 会 的 稳 定 和 经 济 发展 ． 年 来 ， 近 大
大学生在线学习体验的聚类分析研究
大学生在线学习体验的聚类分析研究大学生在线学习体验的聚类分析研究随着互联网的迅猛发展和智能手机的普及，网络的普遍应用已经对人们的生活方式产生了巨大的影响，尤其是在教育领域。
大学生在线学习已经成为教育领域重要的一部分。
本文旨在通过对大学生在线学习体验的聚类分析研究，探讨影响大学生在线学习体验的因素和不同群体间的差异，以进一步提高大学生在线学习的质量和效果。
在搜集了大量的数据之后，我们首先对收集到的数据进行了预处理。
通过删除异常值和处理缺失值，清洗后得到了干净的数据集。
然后，我们使用聚类分析方法，将样本划分成不同的组别。
首先，我们使用k-means算法进行了原型聚类。
k-means算法通过找到样本点和每个聚类中心点之间的最小平方和来进行划分。
在这个研究中，我们选择了合适的k值，并使用欧氏距离度量样本间的差异。
通过不断优化聚类中心点的位置，我们最终得到了最优的聚类结果。
接下来，我们对得到的聚类结果进行了分析和解释。
根据聚类结果，我们将大学生在线学习体验划分为了不同的群体。
对于每个聚类，我们分别计算了平均值，以更好地了解其特点。
在分析聚类结果时，我们发现了几个重要的发现。
首先，我们发现大学生在线学习体验主要可以分为三个群体。
第一类是积极参与型，这类学生表现出浓厚的学习兴趣和主动性，他们喜欢利用在线学习平台进行自主学习，并能够灵活运用所学知识。
第二类是被动接受型，这类学生通常需要外界的督促和引导，他们倾向于接受老师的指导，对在线学习平台的积极性较低。
第三类是消极抵制型，这类学生对在线学习抱有抗拒情绪，他们对在线学习平台的使用不太积极，并且容易产生厌倦感。
进一步分析发现，这些群体之间存在一定的差异。
积极参与型大学生更注重自主学习和实践，对于在线学习平台的使用积极主动；被动接受型大学生更依赖于外界的指导和督促，对于在线学习平台的使用相对被动；而消极抵制型大学生则对在线学习表现出一定的抵制情绪，可能需要更多的引导和激励。
初中生学习习惯问卷的主成分分析——以吉首市为例
父亲是否健在
否 是
些重 叠 现 象 ，例 如 “ 听课 过 程 中遇 到 问 题 的解 决 方 式 ” 和 “ 做
母 亲 是 否 健 在
否
作 业 时对 待 遇到 的难 题 的方 式 ” 显 然存 在 大部 分 信 息重 叠 。这 是
为 了全 面 、系统 地反 映 问 题 所 必 需 采 取 的措 施 ，但 同时 会 导 致 变
年级
初二年级
初 三 年 级
４ ３ １
４３ ２
２ ２ ０
１ ４ ７
３ ８
３８
３ ８ ． ９ ％
２ ６ ． Ｏ ％
６ ． ７ ％
６． ７％
班 级
略
１ １ ２
略
５ ６
略
９． ９％
基本 信息
性别
分组
男 女
是
人数
２ ６ ５ ３ ０ １
班 ５ ３人 ，占 ９ ． ４ ％ ，一 中初 一 的二 班 ５ ６人 ， 占 ９ ． ９ ％ 。在 性 别 分
初 一 年级
１ ９ ９
３ ５ ． ２ ％
布上 ，男 生 ２ ６ ５人 ，占 ４ ６ ． ８ ％ ，女 生 ３ ０ １ 人 ，占５ ３ ． ２ ％ 。父 亲健 在 分 布上 ，父亲 在 的 有 ５ ６ １人 ， 占 ９ ９ ． １ ％ ，父 亲 不 在 的 有 ５人 ， 占０ ． ９ ％ 。母 亲健 在 分布 上 ，母 亲在 的 有 ５ ６ ０人 ，占 ９ ８ ． ９ ％ ，母亲 不 在 的有 ６人 ，占 １ ． １ ％ 。在 父 母 离 异 分 布 上 ，离 异 的 有 ４ １人 ， 占７ ． ２ ％ ，未离 异 的有 ５ ２ ５人 ，占 ９ ２ ． ８ ％ 。在 家 庭 所 在 地 分 布 上 ，
基于聚类分析的当代大学生学习心理研究
基于聚类分析的当代大学生学习心理研究
张文颖;施久玉
【期刊名称】《黑龙江高教研究》
【年(卷),期】2009(000)004
【摘要】文章在问卷调查的基础上,对当代大学生的学习心理进行了研究,着重分析学习态度、焦虑水平、学习动机等三大因素对大学生学习成绩的影响.采用的主要方法是聚类分析中的两步聚类法,分析的结果将学生分为四种类型:学习心理较好、成绩较好型;学习心理好、成绩优秀型;学习心理差、成绩较差型;学习心理中等、成绩中等型.最后,指出了高校教育工作者如何根据每一类学生的特点来因材施教,培养高素质人才.
【总页数】3页(P113-115)
【作者】张文颖;施久玉
【作者单位】哈尔滨工程大学理学院,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工程大学理学院,黑龙江,哈尔滨,150001
【正文语种】中文
【中图分类】G640
【相关文献】
1.当代大学生学习心理分析 [J], 万峰;成婷;陈倩
2.当代大学生学习心理分析 [J], 万峰;成婷;陈倩
3.基于学习心理学的大学生学习心理误区分析及对策研究 [J], 张艳丽
4.养成积极学习心理实现学习权利--基于新课改的学习心理养成研究 [J], 崔永平;吴守垣;
5.基于学习动机和影响因素的化学学习心理实证研究——评《化学学习心理学—促进学生高效学习的实证研究》 [J], 宋美静
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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
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姜明明;马丹【摘要】采用因子分析和聚类分析的方法，对学生成绩进行分析处理，得到学生综合素质的科学评价，并将学生做出科学的分类。
研究结果表明，和以往常用的两种方法(平均积点分和综合测评总分)相比，该方法更具科学性。
同时，利用多种聚类方法对学生做出的分类更加合理。
%Using factor analysis and cluster analysis methods, analyze the students’achievements and get scientific evaluation of students’comprehensive qualities, then classify the students. The results of the study show that this method is scientific, compared with commonly used two methods (grade point average and comprehensive evaluation score). At the same time, the use of several kinds of clustering methods for students makes classification more reasonable.【期刊名称】《齐齐哈尔大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(000)002【总页数】5页(P77-80,83)【关键词】因子分析;聚类分析;学生成绩;综合素质【作者】姜明明;马丹【作者单位】大庆师范学院数学科学学院，黑龙江大庆 163712;大庆师范学院数学科学学院，黑龙江大庆 163712【正文语种】中文【中图分类】O212在多元统计分析中，因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。
高等院校学生成绩的聚类分析研究
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。
基于聚类算法的学生学业表现分析预测模型
Analysis and Prediction Model of Students’
Academic Performance Based on Clustering
Algorithm
作者： 陈来[1];张华[1]
作者机构： [1]福建警察学院,福建福州350007
出版物刊名： 山西警察学院学报
页码： 114-118页
年卷期： 2020年 第2期
主题词： 聚类分析;数据挖掘;学生学业表现;预测
摘要：针对学业分析预测模型簇中心模糊问题,采用k-means聚类算法对学生的表现数据进行分析,提出了一种学生学业表现的预测模型。
在聚类分析中,结合欧式距离与距离度量公式,定义聚类优化目标函数,计算出每个元素与每个簇中心的距离。
将计算出的数据元素与每个簇中心的距离进行比较,并将数据元素分配到最近的簇中心,将数据元素分配到各自的簇中心重新计算每个集群中分配的数据元素的簇中心。
在明确簇中心的基础上,与学习者学习相关的数据实行聚类分析,获取学生学业表现分析预测模型。
实验结果表明,该模型可准确计算出学习者对课程的忠诚度得分,提高用户在线学习的热度,精确率以及召回率均控制在90%以上,可以对教育机构提供决策帮助。
改进聚类分析算法及其在成绩分析中的应用研究的开题报告
改进聚类分析算法及其在成绩分析中的应用研究的开题报告一、研究的背景和意义随着教育信息化的发展，学生成绩数据呈现多元化、大规模化和复杂化的趋势，而成绩分析是教育教学改革和管理提高的重要手段，是促进学生学习、促进师生交流和促进教研活动的重要方法。
而聚类分析算法是用于对一组数据进行分类的常用工具，可以将数据分为若干个互不重叠的类别，每个类别内的数据具有相似性，在成绩分析中有着广泛的应用。
当前，聚类分析算法在成绩分析中的应用虽然得到了较为广泛的开发和使用，但由于聚类分析算法存在一定的缺陷，如分类结果的可解释性较差、易受初始值和数据噪声影响等，因此聚类分析算法在成绩分析中的应用还存在着一定的局限性。
本研究旨在改进聚类分析算法，提高其在成绩分析中的应用效果和准确性，为教育教学改革和成绩管理提供一定的理论和技术支持。
二、研究的主要内容和研究思路本研究的主要内容包括以下几个方面：1. 分析聚类分析算法的现有研究成果，分析其优缺点，总结对聚类分析算法进行改进的思路和方法。
2. 结合成绩分析领域的实际需求，选取合适的聚类分析算法进行改进，提高分类结果的可解释性、稳定性和准确性。
3. 将改进后的聚类分析算法应用于成绩数据的分类分析中，评估改进效果，比较不同算法的优劣。
4. 基于分类结果进行进一步的成绩分析，探讨分类结果在教育教学改革和成绩管理中的应用和意义。
研究思路如下：1. 首先深入了解聚类分析算法的相关概念和原理，分析其优缺点，总结对聚类分析算法进行改进的思路和方法。
2. 结合成绩分析领域的实际需求，选取具有代表性的成绩数据集作为研究对象，对不同的聚类分析算法进行改进，并进行实验比较。
3. 根据实验结果，评估改进的聚类分析算法在成绩分析中的应用效果和准确性，并探究其在教育教学改革和成绩管理中的应用和意义。
4. 最后撰写论文，并就相关问题展开深入的讨论。
三、研究的预期成果和意义本研究预期的主要成果包括：1. 通过对现有聚类分析算法的改进和优化，提高成绩分析的分类精度和效果，使成绩分析更加具有科学性和实用性。
基于行为聚类的综合校情分析系统研究的开题报告
基于行为聚类的综合校情分析系统研究的开题报告一、研究背景和意义随着信息化技术的迅速发展和应用，智慧校园建设成为当前高校发展的重点之一。
然而，如何利用信息化技术有效地管理和利用校园中产生的各种数据，提高教育教学质量和学生服务水平，成为了一个紧迫的问题。
目前，对于校园数据的管理和利用，主要依靠人工或单纯的数据统计，存在管理效率低和分析精度不高等问题。
因此，本文将尝试借鉴商业领域中的“行为聚类”技术，提出一种基于校园数据的行为聚类分析方法，从而设计出一种能够对学生的各种数据进行综合分析的系统，对学生的行为进行预测，为学校提供更好的校园服务和管理意见。
二、研究内容和方法本文的研究内容主要包括以下几个方面：1. 校园行为数据的获取与整理：首先，需要收集和整理学生的各种行为数据，包括学习行为、生活行为和社交行为等。
然后，需要对这些数据进行加工处理，将其转换为可供行为聚类分析的形式。
2. 行为聚类分析方法的研究：本文将尝试利用k-means算法实现对学生行为数据的聚类分析。
通过对大量数据的分析，得到学生行为的模式和特点，能够将学生进行分类，进而对不同类型的学生进行服务和管理。
3. 系统设计与实现：在行为聚类分析方法的基础上，将实现一个综合校情分析系统，包括前端数据采集、后端分析处理和数据可视化展示模块。
通过这个系统，学校可以快速了解学生的校园行为状态，进行服务和管理，并给学生提供更好的学习环境。
三、研究预期成果本文将设计并开发一套基于学生行为聚类的综合校情分析系统。
预期研究结果包括：1. 行为聚类算法的设计与实现，能够实现对校园行为数据的聚类分析。
2. 综合校情分析系统的设计与实现，向用户展示学生的行为分析结果。
3. 系统应用实践，对学生行为数据进行实验和验证，验证本文方法的可行性与有效性。
四、研究进度安排本文的研究进度安排如下：1. 2021年9月~10月：文献调研、研究背景和意义的确定；2. 2021年11月~2022年1月：行为聚类算法的研究设计和实现；3. 2022年2月~2022年4月：综合校情分析系统的设计和实现；4. 2022年5月~2022年6月：系统实验和验证；5. 2022年7月~2022年8月：论文撰写和毕业设计报告的准备。
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２０１６ 年 １０ 月 第５期
南昌教育学院学报
Ｏｃｔ．２０１６ 数 据 的 变 量 都 是 定 性 的，而 定 性 变
量的选项取 值 是 人 主 观 赋 值，若 样 本 之 间 的 距 离 采 用常用的欧 式 距 离 定 义，选 项 赋 予 不 同 的 值 可 能 会 得到不同的 聚 类 结 果，影 响 结 果 的 准 确 性，因 此，在 样本间的距 离 公 式 的 选 择 上，本 文 选 用 了 如 下 形 式 的样本距离公式：
（ⅱ）计 算 类 与 类 之 间 的 距 离，组 成 矩 阵 Ｄ ＝ （ｄｉｊ）ｎ×ｎ；
（ⅲ）找到２个最近 的 类，将 它 们 聚 为 一 类，并 计 算这个新的类和其他类之间的距离；
（ⅳ）重复进行（ⅲ），每 次 减 少 １ 个 类，直 到 所 有
收 稿 日 期 ：２０１６－０３－２２ 作 者 简 介 ：张 明 辉 （１９８９－ ），男 ，湖 南 祁 东 人 ，硕 士 研 究 生 ，从 事 试 验 设 计 、概 率 论 与 数 理 统 计 方 向 研 究 。 通 讯 作 者 ：欧 祖 军 （１９７９－ ），男 ，湖 南 宜 章 人 ，博 士 ，副 教 授 ，从 事 概 率 统 计 及 试 验 设 计 研 究 。 基金项 目：吉 首 大 学 校 级 科 研 项 目 （１４ＪＤＹ０４６），湖 南 省 普 通 高 校 教 改 项 目 （湘 教 通 〔２０１５〕２９１ 号 ）；吉 首 大 学 教 改 重 点 项 目 （２０１５ＪＳＵＪＧＡ０６）。
２０１６ 年 １０ 月 第５期
张 明 辉 莫 宏 敏 欧 祖 军南：昌基教于育聚学类院分学析报的 大 学 生 学 习 满 意 度 研 究 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎ——ａ—ｎｃ以ｈａ吉ｎｇ首 Ｃ大ｏｌｌ学ｅｇ为ｅ ｏ例ｆ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ
Ｏｃｔ．２０１６ Ｎｏ．５
基于聚类分析的大学生学习满意度研究
二 、聚 类 分 析
聚类分析是一类将数据所对应的研究对象进行 分类的统计方法［３］，根 据 聚 类 算 法 的 不 同，聚 类 分 析 又有系统聚 类 法、动 态 聚 类 法、模 糊 聚 类 法 等，本 文 采 用 系 统 聚 类 的 方 法 ，其 基 本 思 路 是 ：
（ⅰ）构造 一 个 最 佳 的 初 始 分 类 状 态 （将 ｎ 个 样 本 各 自 作 为 一 类 ）；
一 、调 查 对 象 与 方 法
（一 ）调 查 对 象 调查对象 为 吉 首 大 学 吉 首 校 区 部 分 院 系 ２０１３ 年大二、大三、大四学号尾 数 带 ０ 和 ５ 的 本 科 生。 对 吉首校区的院系采取随 机 抽 样 后，抽 取 了 商 学 院、法 学与公共管理学院、体育 科 学 学 院、国 际 交 流 与 公 共 外语教育学 院、历 史 与 文 化 学 院、数 学 与 统 计 学 院、 生物资源与 环 境 科 学 学 院 ７ 个 学 院 （以 下 分 别 简 称
商学院、法管 学 院、体 育 学 院、国 交 学 院、历 史 学 院、 数统学院和 资 环 学 院 ），共 发 放 问 卷 ４１２ 份，回 收 有 效 问 卷 ３９５ 份 ，回 收 率 为 ９５．９％ 。
（二 ）调 查 方 法 和 内 容 通过阅读相 关 文 献、整 理 学 生 反 馈 的 意 见 和 建 议拟定问卷后，联系各班 班 长，再 由 班 长 将 问 卷 发 放 至学生手中，采取不记名 的 方 式 作 答，一 天 之 后 回 收 问卷。问卷 共 １５ 个 问 题：１４ 个 选 择 题 涉 及 学 校 风 气、课程 设 置、制 度、学 校 的 设 施 和 服 务、师 资 力 量 ５ 个方 面，每 个 问 题 设 置 为 非 常 满 意、满 意、不 满 意 ３ 个 选 项 ；１ 个 提 高 学 习 满 意 度 的 开 放 式 提 问 。
关 键 词 ：聚 类 分 析 ； 本 科 生 ； 学 习 满 意 度 中 图 分 类 号 ：Ｇ４３４ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１００８－６７５７（２０１６）０５－００５３－０３
学习满意度是指学生对于学习活动感觉的满意 程度［１］，可以揭示学生 教 育 培 养 过 程 中 存 在 的 问 题。 大学生是高 等 教 育 的 主 体，是 高 等 教 育 的 受 教 育 者 和受益 者，也 是 高 等 教 育 过 程 的 参 与 者 和 体 验 者。 随着对学生 主 体 性 认 识 的 增 强，大 学 生 学 习 满 意 度 以学生为主体，反映教育 质 量，从 而 形 成 微 观 主 体 和 宏观质量的 有 效 连 接 点。［２］本 文 采 取 聚 类 分 析 的 方 法来研究学生的学习满 意 度，将 商 学 院、体 育 科 学 学 院等７个学 院 的 本 科 生 进 行 科 学 分 类，不 单 纯 以 满 意频数来研 究 学 生 满 意 度，而 是 将 学 生 的 满 意 度 情 况分类，清晰 地 呈 现 了 各 学 院 本 科 生 对 学 习 满 意 度 的整体性和 差 异 性，使 得 各 学 院 之 间 也 产 生 了 鲜 明 对比。最后依 据 调 查 结 果 提 出 几 点 建 议，为 笔 者 所 在学校采取 措 施 进 一 步 提 高 学 生 的 学 习 满 意 度，提 高教学质量产生积极作用。
———以吉首大学为例
张明辉 莫宏敏 欧祖军 （吉 首 大 学 数 学 与 统 计 学 院 湖 南 吉 首 ４１６０００）
摘 要：随着对学生主体性认识的增强，学习满意度可以揭示学生 教 育 培 养 过 程 中 存 在 的 问 题。 采 取 聚 类 分 析 的 方 法 来 研 究 学 生 的 学 习 满 意 度 ，提 出 进 一 步 加 强 学 校 设 施 和 服 务 的 建 设 ，提 高 学 校 制 度 的 活 力 ，构 建 更 加 合 理 的 课 程 体 系 ，加 强 学 校 和 学 生 的 沟 通 等 建 议 ，以 提 高 学 生 学 习 满 意 度 和 高 校 教 育 质 量 。