论文研究基于杂交聚类算法的学生状态分析系统研究.pdf

针对高校学生人数增多、学生信息量增大,原有的学生管理和评估模式已经不能满足需求的问题,研究了学生状态分析系统,实现了学生综合数据的采集,为辅导员与学生提供了交互的平台;针对K-均值聚类算法在全局优化中的不足,研究了基于粒子群的K-均值聚类算法对学生综合数据进行分析。通过与K-均值聚类算法、基于遗传算法的K-均值聚类算法和人工评估的结果比较可以看出,本系统对学生的状态评估更加全面和客观;同时系统提供了便于查询的视图信息反馈,帮助辅导员及时发现问题、提高工作效率。