TY -的A2 -弘,阿南德•李盟——Guozhang盟——阿尔弗雷德·雷纳盟——王薛PY - 2021 DA - 2021/11/05 TI -学生行为分析和基于聚类技术的研究模型SP - 9163517六世- 2021 AB -现在,进入21世纪,我国的持续改进的高等教育水平,所有的学院和大学的入学率全国逐年增加。面对大量的学生的信息管理,顾问的工作量和工作压力在不同的大学已经翻了一倍。现代计算机的快速和有效的开发软件和硬件也发起和有效地发达的信息化过程。学生管理系统是整个学校教育的核心和基础管理系统。本研究主要介绍了应用程序的学生行为分析和基于聚类技术的研究模型。本文运用学生行为的应用研究分析和基于聚类技术的研究模型,使用集群技术来分析学生的行为,合理分析校园KMEANS算法和数据挖掘的可行性。聚类分析算法是用来把学生分成不同的组根据学生的特点,然后,执行数据分析和数据关联规则挖掘在每个组的学生。同时,决策树算法用于预测未来的学生根据学生的历史数据和当前数据的学生。学校的发展状况可以帮助学校了解学生的情况,实时做出预测和警告可能的情况下,为教师和学生提供个性化的应用程序,并提供决策支持管理。从实验分析可以看出,学生的行为分析和研究模型的应用程序基于聚类技术的学生教育的效率增加了17%。 The limitations of student behavior analysis and research on clustering technology provide good applications for the KMEANS algorithm. Analysis, discussion, and summary of the methods and approaches are obtained to enrich the academic research results. SN - 1574-017X UR - https://doi.org/10.1155/2021/9163517 DO - 10.1155/2021/9163517 JF - Mobile Information Systems PB - Hindawi KW - ER -