聚類算法及其在高職院校學生信息管理系統(tǒng)中的應用研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代職業(yè)教育的發(fā)展,學生的信息也發(fā)生了很大的變化:有跨省份的、跨地區(qū)的;學生中有初中畢業(yè)生、中專畢業(yè)生、高中畢業(yè)、?？飘厴I(yè)生、本科畢業(yè)生;培養(yǎng)的學生有中級工層次、高級工層次、高職層次、技師層次等;學生所學專業(yè)門類更趨向細致化;學校規(guī)模越大,學生數(shù)量更是呈現(xiàn)爆炸式增長,所需處理的學生信息就更加多了.隨著學生信息量的海量增加,傳統(tǒng)的的學生信息處理能力的限制,成為職業(yè)院校發(fā)展的瓶頸.為了解決這個問題,一般都采用提高現(xiàn)代化辦公手段來緩解問題

2、,但這種方法不但不能保證學生數(shù)據(jù)的準確性,而且并不能從宏觀上給學校領導、各級管理人員提供及時、有效的學生信息.
　　與利用其他技術的數(shù)據(jù)挖掘相比較,基于聚類分析方法的技術難點著重在于怎樣根據(jù)實際需要解決的應用要求,從各種復雜的原始數(shù)據(jù)源中挖掘那些能夠滿足實際需求的客戶操作和系統(tǒng)操作的關鍵屬性項,然后選擇恰當?shù)哪軌蚪鉀Q該課題的聚類算法進行挖掘.這就需要我們要清楚的了解和掌握學生信息管理項目中各種數(shù)據(jù)的特點和數(shù)據(jù)特征,從而選取能夠較好

3、的對學生信息數(shù)據(jù)進行恰當處理的聚類算法,并進行適當改進,我認為這種嘗試對職業(yè)教育學生管理發(fā)展來講,是一項非常有實際意義的研究工作.本文在深入研究聚類各種算法的基礎上,圍繞聚類技術在學生信息管理系統(tǒng)中的具體應用這一主題,將聚類算法在學生信息處理應用中,各種算法的應用效果一一展現(xiàn)出來,并對實際應用中聚類算法的改進提出觀點.本文主要從以下三個方面進行了創(chuàng)新性研究:
　　1.研究了聚類算法
　　本文在介紹本課題的研究背景、課題的研究

4、現(xiàn)狀以及闡述了本文所做的主要工作的基礎上,介紹了聚類的分析方法以及基于K-means算法、CURE算法、DBSCAN算法、CLIQUE算法和BIRCH算法等等的聚類研究。
　　2.設計實現(xiàn)了學生信息管理系統(tǒng)
　　學生信息管理需涵蓋現(xiàn)代職業(yè)高校學生工作所有環(huán)節(jié),涉及到學生學籍、學生成績、課堂教學、學生事務、心理健康、綜合測評等很多方面.對學生信息管理系統(tǒng)的主要功能以及模塊處理流程進行了詳盡闡述.
　　3.將聚類算法進行改