基于K-Means聚类模糊算法的学生特征聚类研究

聚类分析是一种关于大量数据挖掘的重要技术。而对于学生存在的个性化差异，各自会表现出不同的特征。以不同学生所体现的特征来实现在教学过程中对学生因材施教，其特征类型的统计是一种大量数据处理的操作。所以，对于这种维度高、数据集大的海量数据，可以利用K-means算法结合数学模型给出聚类的学生特征，再引入模糊数学中的隶属度，来提取出更具解释性的聚类特征。首先，介绍了K-means算法的思想原理并分析其优缺点，并引入K-means++算法；其次，针对初始聚类中心点的选取和K值的确定；然后通过对大学生计算机专业的课程成绩为例，进行聚类分析，其实验结果表明，基于K-means聚类模糊算法的学生特征聚类相比基本的K-means或系统聚类，聚类结果上体现出更好的科学性和解释性；最后，对K-means算法技术关于学生学习成绩和效率进行展望。同时，本文利用蒙特卡罗和用频数来确定隶属度的想法，是团队首创，确保了创新性。

在高校教学中，为了更好地指导学生，我们需要根据学生的学习情况进行个性化的指导[1]。评价毕业生情况的一个重要指标是各门学科的成绩，这也是评价素质和效果的依据。十一名学员的考试成绩是衡量他们学习表现和教师教学质量的重要指标，可以通过学校的教务系统查询到他们的各项学习成绩， 包括日常表现、次考试成绩以及综合素质评估结果。为了更准确地反映学生成绩的分布情况，我们使用K-means 聚类计算对学员的多门学科成果加以分类[2]。通过对比不同类别学员的业绩，我们可以给出相应的指导建议，以便更好地评估学生的学习情况。此外，这种方法还可以为教学质量的反馈提供理论支撑[3]。

然而，K-means 方法的最终聚合效果受到早期聚类中心的选择性的限制较大，而且很难准确地区分模糊类的属性。而对于模糊综合评价而言，我其中的隶属函数的赋予是个常见的痛点，而常用的指派法又太过于主观且无法充分利用已知样本数据[4]。对于上述二点，可以选择使用蒙特卡洛算法来大量尝试K-means 初始聚类中心的选择， 我并通过纪录其各个属性被划分到不同聚类的频率， 来模拟一个隶属度， 以此达到处理模糊聚类关系的目的[5]。

2. K-Means 算法 K-means 技术是一种有效的聚类分配技术， 它的主要思路是：在给定K 值和最初始簇核心的情况下，