大學生的教育問題一直以來是我國高校的頭等大事,在實行素質(zhì)化教育的今天,如何對學生進行精準教育成為了首要課題。在師資資源、人力資源、管理資源等有限的條件下,如何運用互聯(lián)網(wǎng)技術解決教育分層化問題就顯得尤為重要。近年來,大學生的課外活動日益豐富,校園生活更加多種多樣,隨著移動互聯(lián)網(wǎng)和電子商務的興起,學生可以足不出戶處理教學事務和日常生活需要,同樣也使得學生的管理變得困難與復雜。本文選取我校部分本科生的行為數(shù)據(jù),包括參加課外活動的時長、圖書館相關的數(shù)據(jù)、食堂數(shù)據(jù)以及成績等全方位的數(shù)據(jù),來對學生進行一個層次的劃分,通過機器學習的方式訓練出一個基于學生的管理分類模式。實現(xiàn)對學生的劃分,來方便輔導員、老師等人員對學生進行管理。本文首先采用聚類分析的思想,通過分析學生的成績數(shù)據(jù)以及行為數(shù)據(jù)來對學生進行隱藏的評級,對于聚類結果進行標定與審核,調(diào)整算法以及參數(shù)來得到合適的聚類結果。對比行為數(shù)據(jù)引入的結果可以明顯發(fā)現(xiàn)行為數(shù)據(jù)的有效性與可行性,這種結果可以經(jīng)由輔導員或任課老師的評價方可通過。再轉(zhuǎn)入到下一階段的分類模型中,訓練出一個合適的模型來對新的學生數(shù)據(jù)進行預測,異常值檢測是學情檢測的重要部分,通過改進的算... 

【文章來源】：華中師范大學湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：44 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１算法流程圖??６??

上??所有的點在ｄ維的坐標值均小于當前值，右子樹上所有的點在ｄ維的坐標值均大于??等于當前值，本定義對其任意子節(jié)點均成立。下面是／ｃｄ樹的圖示展示：??ｆｅａｔｍｅｓ?Ｊ??ｎ——ｎ??展開廠丨??進舞嫩大ｌ愛維階?（９子禱特ｔｔ點―??Ａｓｓｉｇｎ?Ｐａｒｔｉｔｉｏｎ?Ｋｅ＞＊?ｆｃ？ｆｔ？ｔｃｓ?ｙ?ｙ?ｉｃａｔｕｒｃ＾?Ｊ??＿＾??Ｉ??■?１?■?■?■?１?＇?１??［Ｔ＾ＴＴｒｒｉ??ＭｅｄｉａｎＳｅｔｅｑ?Ｓ開Ｓ：子Ｗ?Ｊ?ｍｎＣｔｍ??圖２－２?ｋｄ樹流程圖??２．１．３關于Ｋｎｎ算法的本文改進??在學生分類中，我們對于學生的定位要求非常精確，基于Ｋｒｎｉ多數(shù)投票的原則??基礎上，本文引進了學生置信度的概念，及最多種相鄰樣本ｉ占比在ｐ以上是才把??該學生劃分為／類，公式如下：??７??

碩士學位論文??ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ?ＴＨＥＳＩＳ??密度相連：對于樣本ｉ＿和樣本，若存在樣本ｆｃ使得〖與＾／均由ｆｃ密度可達，則??稱ｉ與ｙ密度相連。??〇??工?３（，力、）：：斧、、、??側＾?〇??圖２－４?ＤＢｓｃａｎ算法流程圖??上圖直觀顯示ＤＢＳＣＡＮ中這幾個概念：當Ｍ〖ｎＰｔｓ＝３的時候，虛線圓圈為??ｅ鄰域，ｘｌ是核心對象，ｘ２由；ｃｌ密度直達，Ｚ３由ｘｌ密度可達，；ｃ３與密??度相連。??２．３．２算法流程??１、遍歷所有樣本，找出所有滿足鄰域距離ｅ的核心對象的集合；??２、任意選擇一個核心對象，找出其所有密度可達的樣本并生成聚類簇；??３、從剩余的核心對象中移除２中找到的密度可達的樣本；??４、從更新后的核心對象集合重復執(zhí)行２－３步直到核心對象都被遍歷或移除。??２．３．３算法更新與調(diào)參??此處參考周治平的ＡＦ－ＤＢｓｃａｎ算法叫針對于ＤＢｓｃａｎ算法的調(diào)參問題，運用??以下方法來進行計算。計算出距離分布矩陣／）／燈＿，其中￡＞／燈＿?＝?｛ｄｉｓｔ（ｉｊ〇｜ｌ?Ｓ??ｉＳｎ．ｌＳｊＳｎ｝，上式中，ｒｉ為數(shù)據(jù)集ｄ的對象數(shù)目，Ｄ／５Ｔｎｘｎ是一個７１行？１列的??距離分布的實對稱矩陣，其中每個元素表示數(shù)據(jù)集Ｄ中對象ｉ與對象之間的距離。??根據(jù)經(jīng)驗選�。�?４這條數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)ｅｐｓ參數(shù)應該在曲線急速的地方??選取，用曲線擬合后發(fā)現(xiàn)多項式曲線擬合效果最佳，多項式曲線擬合公式為：??１０??


本文編號：3360938