基于核方法的聚类算法在学生成绩分析中的应用开题报告

1. 研究目的与意义

1、背景

随着计算机技术，网络技术的迅猛发展与广泛使用，我们可以运用这些数据去对学生的成绩做一个分析，这些数据中往往隐含了大量的不易被人们察觉的宝贵信息，有利于管理者整体性，趋向性，系统性制定适合自己学校教学发展的方针政策，避免盲目脱离实际的去管理学校，从而使学校得到健康的发展。

聚类分析是数据挖掘的重要功能之一，近年来在该领域的研究取得了长足的发展。目前出现了许多聚类分析的方法，如划分聚类方法、层次方法、基于密度的聚类方法、基于网络的聚类方法、基于模型的聚类方法等。

2. 研究内容和预期目标

1、主要研究内容

基于核方法的聚类分析因其能弥补传统聚类算法所存在的需预先设定聚类条件的不足，本设计将改进的算法应用于学生成绩评价的挖掘中，包括学生成绩的综合评价和单科成绩的等级评价。综合成绩评价的挖掘，能够对学生的整体能力进行不同类别的宏观分析，可以帮助教务决策，提供教学支持，以便于因材施教。

2、预期目标

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，等级制成绩蕴含的信息量明显不足。如何科学地根据学生的原始成绩给出学生的等级制成绩，成为以后对成绩进行各种分析的基础。本文中主要使用了K_means聚类分析算法来解决这个等级制学生成绩评定方法的问题。

3. 研究的方法与步骤

（1）研究方法

1）通过查找阅读相关领域的论文和书籍，积累知识基础；

2）熟悉matlab的环境，了解他的指令并学习它的代码并整理资料为论文做准备；

4. 参考文献

[1]纪秋颖,林健.基于核方法的聚类算法及其应用[j].北京航空航天大学学报,2006, 32(6):747-750.

[2]单玉双.聚类算法在学生成绩分析中的应用研究[d].辽宁工程技术大学,2009.

[3]梁循.数据挖掘算法与应用[d].北京大学出版社,2006.

[4]王英奇.基于核学习方法的聚类算法研究[d].兰州交通大学,2009.

5. 计划与进度安排

(1) 2022年3月6日 到2022年3月12日:阅读参考文献；

(2)2022年3月13日 到 2022年3月19日:撰写实习报告；

(3)2022年3月20日 到 2022年3月26日:查阅资料，填写开题报告，完成外文资料的翻译；