聚类分析对学生成绩的研究.doc
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1、聚类分析对学生成绩的研究1 聚类分析 据30个学生的各科成绩及平均成绩,对学生的成绩情况对学生进行简单的分类,以便根据学生的成绩情况和所属类别进行有针对性的教学管理。基本数据变量包括“一元微积分”、“多元微积分”、“线性代数”、“概率统计”、“平均成绩”五项成绩。 本次实验选择系统聚类分析,主要根据学生在各科成绩的接近水平来描述学生成绩之间的距离,进而通过距离描述学生间的相似程度,并将距离小的学生分为一类,通过合理的分类方便进行针对性的教学管理。具体数据见“聚类分析.asv”。以下是分析过程和结果分析 表1中第一列表示聚类的步骤号,共30个样本,聚类了30次,第二列和第三列标示每步聚类中参与的
2、样本数据原始编号或者是参与聚类的类别号,如第一次聚类是第10和第17两个样本进行合并,第四列两个样本(原始类)间的距离为聚类系数0.034,第五列和第六列表示进行合并的类号,如果为0,表示为原始数据,否则代表已经有的类号;第六列表示本次合并完成后,接下来将参与的聚类步骤,如第10和第17两个样本进行第一次合并后形成新类,这个新类将在第14步参与下一次合并,即与样本8进行合并成新类。 2 分析结果 图2聚类分析树状图形象地显示了聚类的过程,可以通过“纵切截断法”来确定不同分类数时各个类中包含的样本值。由图7和图8可以看出,当将全部样本分为三类时,第一类中样本成员有1、8、10、15、17、21、22、24、26、29十个;第二类中样本包括2、5、9、11、12、16、19、27、28、30;第三类中样本包括3、4、6、7、13、14、18、20、23、25。 第 2 页
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