基于聚类分析的学生学习相关性研究

张宏翔　李星

摘 要：聚类分析是研究“物以类聚”一种方法，本次研究选取了不同专业六个班的学生成绩进行聚类分析，客观地分析了学生在各学科间的优势和劣势，找出学生成绩之间的联系，为教学策略的选择与实施提供科学的依据和参考。实验表明聚类分析法对学生成绩评价比较科学合理，符合实际，有利于全面了解学生的学习状况。

关键词：聚类分析；距离；相似系数

中图分类号：TP399-C8

大学生的学习成绩是大学学习生活的记录，这些记录基本反映了该生的学习情况。而聚类分析是研究“物以类聚”一种方法，在统计分析的各个领域已经得到了极为广泛的应用。本研究就是在成绩分析时，针对不同的目的，用聚类分析的方法去分析学生成绩，进行综合评价，为学生的等级评定工作提供可靠依据，给出了学生科学化综合排名，客观地分析了学生在各学科间的优势和劣势，找出学生成绩之间的联系，为教学策略的选择与实施提供科学的依据和参考。

1 聚类分析的相关参数

聚类技术相关概念

为了将样品（或指标）进行分类，就需要研究样品之间关系。目前用得最多的方法有两个：一种方法是用相似系数，性质越接近的样品，它们的相似系数的绝对值越接近1，而彼此无关的样品，它们的相似系数的绝对值越接近于零。比较相似的样品归为一类，不怎么相似的样品归为不同的类。另一种方法是将一个样品看作P维空间的一个点，并在空间定义距离，距离越近的点归为一类，距离较远的点归为不同的类。……