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基于 k 均值与 SVM 算法的学生综合评价
及分类研究
彭琳钧 吴其昌 李诗敏 周欣欣 肖存涛
摘要:随着高校招生规模扩大,对学生的考试成绩进行科学分析以便于专业分
流和分级教学是目前高校管理工作中面临的一个重要问题。本文提出了一种基
于 k 均值与 SVM 算法的半监督学习模型,首先利用因子分析提取学生的综合能
力指标,然后通过 k 均值聚类对部分数据进行初步分类标注,最后利用训练得
到的支持向量机模型对其他数据进行分类。模型验证结果表明本文构建的数学
模型可以准确地区分不同特质的学生,高效地对大量学生做出合理的分类,对
于高校管理和教学改革具有明确的指导意义。
关键词:半监督学习;聚类;因子分析;支持向量机;综合评价
:TP391.41 :A :1007-9416(2020)10-0000-00
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