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完整版数据挖掘中的聚类分析方法聚类分析方法是数据挖掘领域中常用的一种数据分析方法，它通过将数据样本分组成具有相似特征的子集，并将相似的样本归为一类，从而揭示数据中隐藏的模式和结构信息。
下面将从聚类分析的基本原理、常用算法以及应用领域等方面进行详细介绍。
聚类分析的基本原理聚类分析的基本原理是将数据样本分为多个类别或群组，使得同一类别内的样本具有相似的特征，而不同类别之间的样本具有较大的差异性。
基本原理可以总结为以下三个步骤：1.相似性度量：通过定义距离度量或相似性度量来计算数据样本之间的距离或相似度。
2.类别划分：根据相似性度量，将样本分组成不同的类别，使得同一类别内的样本之间的距离较小，不同类别之间的距离较大。
3.聚类评估：评估聚类结果的好坏，常用的评估指标包括紧密度、分离度和一致性等。
常用的聚类算法聚类算法有很多种，下面将介绍常用的几种聚类算法：1. K-means算法：是一种基于划分的聚类算法，首先通过用户指定的k值确定聚类的类别数，然后随机选择k个样本作为初始聚类中心，通过迭代计算样本到各个聚类中心的距离，然后将样本划分到距离最近的聚类中心对应的类别中，最后更新聚类中心，直至达到收敛条件。
2.层次聚类算法：是一种基于树状结构的聚类算法，将样本逐步合并到一个大的类别中，直至所有样本都属于同一个类别。
层次聚类算法可分为凝聚式（自底向上）和分裂式（自顶向下）两种。
凝聚式算法首先将每个样本作为一个初始的类别，然后通过计算样本之间的距离来逐步合并最近的两个类别，直至达到停止准则。
分裂式算法则是从一个包含所有样本的初始类别开始，然后逐步将类别分裂成更小的子类别，直至达到停止准则。
3. 密度聚类算法：是一种基于样本密度的聚类算法，通过在数据空间中寻找具有足够高密度的区域，并将其作为一个聚类。
DBSCAN （Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法是密度聚类算法的代表，它通过定义距离和邻域半径来确定样本的核心点、边界点和噪声点，并通过将核心点连接起来形成聚类。
聚类分析法聚类分析法是一种常用的数据挖掘技术。
它是一种一般数据挖掘流程的主要组成部分，主要用于对海量数据进行分类，以便更好地理解数据之间的关系。
它能有助于各种研究者、商业企业、政府等对海量数据进行分析。
聚类分析法的主要思想是将各个数据分组归类，使同类的数据在一起，而不同的数据分布在不同的组别中。
它利用某种规则，将不同的数据样本分类，认为它们具有距离接近的特征。
因此，它能够根据数据特征之间的差异性将数据分类，以更好地了解这些数据的内部结构。
聚类分析法通常分为聚类分析和层次聚类分析。
聚类分析的操作过程是：先将原始数据分成若干类，然后用某种距离或相似度度量两个数据样本点之间的距离，得到数据样本的相似度，然后将原始数据的每一组点重新分组，以使得每个类内样本点之间的距离大于每个类中不同类之间的距离。
而层次聚类分析着重于根据数据特征之间的相似度进行分类，使用层次聚类算法能够实现数据的优化分类，有利于更好地理解数据的内部结构。
聚类分析法的实现过程非常复杂，一般分为数据预处理、距离/相似度度量、聚类决策和结果评估几个步骤，其中最为关键的是距离/相似度度量。
由于距离/相似度度量是聚类分析法的核心步骤，其结果将会影响到聚类分析结果的准确性。
聚类分析法在数据挖掘领域具有重要的应用价值，在客户关系管理、市场细分、碎片化信息处理、文本分析、文档聚类等方面都可以运用聚类分析法。
通过聚类分析法可以有效地探索隐藏在数据中的潜在关系，为企业提供有用的决策信息，有助于企业更好地运用数据资源，实现更好更有效的决策。
聚类分析法在数据挖掘领域具有重要的应用价值，但它存在一定的局限性，比如聚类决策的准确性取决于选择的距离/相似度度量方法，而且在处理大规模数据时，它的计算速度比较慢，也无法完全给出准确的聚类结果。
另外，聚类分析法的结果可能会受到环境变化的影响。
总之，聚类分析法是一种常用的数据挖掘技术，具有很高的应用价值，可以有效地探索数据之间的关系，为企业提供有用的决策信息，帮助企业更好地管理数据和实现更好更有效的决策。
数据挖掘中的聚类分析方法数据挖掘是一种通过智能计算和算法挖掘数据价值的技术。
而数据挖掘中的聚类分析方法则是其中的一个重要分支。
聚类分析是指将相似的数据组合在一起，不同的数据分开，形成不同的类别。
聚类分析在机器学习、数据分析、数据挖掘、图像处理等领域有广泛的应用。
本文将从聚类分析的定义、算法、分类等方面进行讲解。
一、聚类分析的定义聚类分析是一种无监督学习算法，它主要用于将样本根据各自的相似性分成若干类别。
聚类分析主要有两种方法：层次聚类和划分聚类。
层次聚类是一种自下而上的聚类方法，将每个样本视为一个初始聚类，然后将聚类依次合并，形成更大的聚类，直到所有样本都组成一个聚类。
层次聚类的结果是一个聚类树状结构，通过剪枝可以获得不同的聚类结果。
划分聚类是一种自上而下的聚类方法，将所有样本看作一个大的聚类，然后逐渐将其划分成更小的聚类，最终得到所需的聚类数目。
划分聚类主要有K均值聚类和高斯混合模型聚类二、聚类分析的算法(一) 层次聚类算法层次聚类常用的算法是自底向上的聚合算法和自顶向下的分裂算法。
自底向上的聚合算法是指先构造n个初始聚类，然后迭代合并最接近的两个聚类，直到达到某个停止条件。
这个停止条件可以是达到了所需的聚类数目，也可以是聚类之间距离的最大值。
自顶向下的分裂算法则是从所有样本开始，将其划分成两个聚类，然后逐步分裂聚类，得到所需的聚类数目。
(二) K均值聚类K均值聚类是一种划分聚类算法，它需要先指定K个聚类中心，然后根据距离来将样本点分配给不同的聚类中心。
然后将每个聚类内部的样本的均值作为该聚类的新中心，重新计算每个样本点和聚类中心的距离，直到聚类中心不再改变或达到一定的迭代次数。
K均值聚类的优势在于简单快速，具有很好的可扩展性和聚类效果。
但是这种算法需要预先确定聚类中心数，且对初始聚类中心的选择比较敏感。
(三) 高斯混合模型聚类高斯混合模型聚类是一种基于概率密度估计的算法，它假设每个聚类的密度函数是一个高斯分布。
聚类分析数据聚类分析是一种数据挖掘技术，用于将相似的数据点分组为不同的类别或者簇。
它是一种无监督学习方法，不需要预先定义类别，而是根据数据的相似性自动进行分组。
聚类分析在各个领域都有广泛的应用，例如市场分割、社交网络分析、图象处理等。
为了进行聚类分析，我们需要准备一组数据集。
这个数据集可以是任何类型的数据，例如数值型、文本型、图象型等。
在本次任务中，我们将使用一个虚拟的销售数据集作为例子，以便更好地理解聚类分析的过程和结果。
数据集包含以下几个字段：1. 客户ID：每一个客户的惟一标识符。
2. 年龄：客户的年龄。
3. 性别：客户的性别。
4. 收入：客户的年收入。
5. 购买金额：客户在过去一年内的购买金额。
6. 购买频率：客户在过去一年内的购买频率。
我们首先需要对数据集进行预处理。
这包括数据清洗、缺失值处理和特征选择等步骤。
在本例中，我们假设数据已经经过了预处理，并且没有缺失值。
接下来，我们可以开始进行聚类分析。
常用的聚类算法有K均值聚类、层次聚类和DBSCAN等。
在本次任务中，我们将使用K均值聚类算法。
K均值聚类算法的步骤如下：1. 选择聚类的簇数K。
K的选择需要根据具体问题进行调整，可以通过肘部法则、轮廓系数等方法进行评估。
2. 随机选择K个初始聚类中心。
3. 计算每一个数据点与聚类中心的距离，并将数据点分配到距离最近的聚类中心所在的簇。
4. 更新聚类中心，将每一个簇的中心点设置为该簇中所有数据点的平均值。
5. 重复步骤3和步骤4，直到聚类中心再也不改变或者达到最大迭代次数。
完成聚类分析后，我们可以对结果进行评估和解释。
常用的评估指标有轮廓系数、Davies-Bouldin指数等。
通过这些评估指标，我们可以判断聚类结果的质量和稳定性。
根据我们的虚拟销售数据集，我们可以得到如下的聚类分析结果：1. 簇1：年轻男性高收入群体，购买金额和购买频率较高。
2. 簇2：年轻女性中等收入群体，购买金额和购买频率较低。
第1篇一、实验背景聚类分析是数据挖掘中的一种重要技术，它将数据集划分成若干个类或簇，使得同一簇内的数据点具有较高的相似度，而不同簇之间的数据点则具有较低相似度。
本实验旨在通过实际操作，了解并掌握聚类分析的基本原理，并对比分析不同聚类算法的性能。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 软件环境：Python3.8、NumPy 1.19、Matplotlib 3.3.4、Scikit-learn0.24.03. 数据集：Iris数据集三、实验内容本实验主要对比分析以下聚类算法：1. K-means算法2. 聚类层次算法（Agglomerative Clustering）3. DBSCAN算法四、实验步骤1. K-means算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的KMeans类进行聚类，设置聚类数为3。
（3）计算聚类中心，并计算每个样本到聚类中心的距离。
（4）绘制聚类结果图。
2. 聚类层次算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的AgglomerativeClustering类进行聚类，设置链接方法为'ward'。
（3）计算聚类结果，并绘制树状图。
3. DBSCAN算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的DBSCAN类进行聚类，设置邻域半径为0.5，最小样本数为5。
（3）计算聚类结果，并绘制聚类结果图。
五、实验结果与分析1. K-means算法实验结果显示，K-means算法将Iris数据集划分为3个簇，每个簇包含3个样本。
从聚类结果图可以看出，K-means算法能够较好地将Iris数据集划分为3个簇，但存在一些噪声点。
2. 聚类层次算法聚类层次算法将Iris数据集划分为3个簇，与K-means算法的结果相同。
从树状图可以看出，聚类层次算法在聚类过程中形成了多个分支，说明该算法能够较好地处理不同簇之间的相似度。
基于分层聚类的大数据分析技术研究随着科技的进步和人工智能的发展，大数据分析技术成为了当今信息领域的热门话题。
而分层聚类算法则是大数据分析中的一种常见技术，广泛应用于数据挖掘、数据分析、图像处理、自然语言处理等领域。
本文将从分层聚类的基本原理入手，探讨分层聚类在大数据分析中的应用。
一、分层聚类的基本原理分层聚类算法是一种基于相似性度量的聚类技术，它将数据集中的样本分成若干个簇，每个簇包含相似度很高的数据点。
它的基本原理是，将样本分成一个个小的聚类或单独的点，然后逐渐进行合并，形成更大的聚类，最终得到一个完整的聚类树。
分层聚类算法通常分为凝聚式和分裂式两种。
凝聚式分层聚类算法是从每个样本点开始，逐渐合并聚类，形成更大的聚类，直到所有点都在同一个聚类中。
这种算法的主要优点是简单易懂，但由于样本点的数量庞大，导致计算量也变得巨大。
分裂式分层聚类相对于凝聚式分层聚类，它从整个数据集出发，逐渐分离出若干不同的簇。
虽然它能够快速并且精确地得到聚类结果，但由于是从整个数据集出发，可能会导致聚类结果不稳定。
二、分层聚类在大数据分析中的应用在大数据分析中，分层聚类算法的应用十分广泛。
下面，本文将从以下几个方面介绍分层聚类在大数据分析中的应用。
1.生物信息学在生物信息学领域，分层聚类算法被广泛应用于基因芯片分析和基因序列分析。
分层聚类算法能够帮助生物学家快速识别基因表达模式，并发现基因之间的相互关系，从而更好地理解生命体系。
2.社交网络分析社交媒体的兴起, 以及不断增长的网络数据规模, 使得社交网络分析成为了当前信息领域的热门话题。
分层聚类算法能够通过社交媒体中用户的行为和兴趣纵向分析, 识别用户的社交关系, 更好地理解用户在社交网络中的行为。
3.金融分析在金融领域，分层聚类可用于聚类股票, 投资组合或者客户，通过聚类得到集合的性质以及彼此之间的联系。
例如可以基于股票的价格、盈利能力、波动性、财务数据等因素对股票进行聚类，并再进一步对聚类结果进行分析得到不同类别之间的投资回报率和股票关联性等信息，为投资者做出更加明智的决策提供依据。
!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!科技情报开发与经济ＳＣＩ－ＴＥＣＨＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ＆ＥＣＯＮＯＭＹ２００８年第１８卷第６期ＴｈｅＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆＳｔｏｒｅＰｒｏｃｅｄｕｒｅＣａｌｌｅｄｂｙｔｈｅＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＰｒｏｇｒａｍｉｎＪａｖａＣＨＡＮＧＣｈｕｎ－ｙａｎＡＢＳＴＲＡＣＴ：ＴｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｓｏｍｅｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｃａｌｌｉｎｇＳＱＬＳｅｒｖｅｒｓｔｏｒｅｐｒｏｃｅｄｕｒｅｉｎｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｇｒａｍ，ａｎｄｇｉｖｅｓｔｈｅｃｏｎｃｒｅｔｅｉｍｐｌｅｍｅｎｔｉｎｇｐｒｏｃｅｄｕｒｅｓｉｎＪａｖａｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．ＫＥＹＷＯＲＤＳ：ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ；ｓｔｏｒｅｐｒｏｃｅｄｕｒｅ；Ｊａｖａ出版社，２００３：２５３－２５４．［２］刘独玉，罗彬．基于ＭＳＳＱＬＳｅｒｖｅｒ的存储过程的研究与应用［Ｊ］．四川轻化工学院学报，２００１，６（２）：２５－３２．［３］郭琳．浅谈在ＡＳＰ中调用ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ存储过程［Ｊ］．四川职业技术学院学报，２００６（４）：２２－２４．（责任编辑：戚米莎）───────────────第一作者简介：常春燕，女，１９７６年２月生，２００６年毕业于中北大学（硕士），助教，太原理工大学轻纺工程与美术学院，山西省晋中市榆次区，０３０６００．数据挖掘是计算机行业发展最快的领域之一。
以前数据挖掘只是结合了计算机科学和统计学而产生的一个让人感兴趣的小领域，如今，它已经迅速扩大成为一个独立的领域。
数据挖掘的强大力量之一在于它具有广泛的方法和技术，以应用于大量的问题集。
数据挖掘是一个在大型数据集上进行的自然行为，其最大的目标市场应该是整个数据仓库、数据集市和决策支持业界。
１数据挖掘过程有些人认为数据挖掘只是采摘和应用基于计算机的工具来匹配出现的问题，并自动获取解决方案，这其实是一种误解。
事实上，数据挖掘是一个反复的过程。
合理的数据挖掘过程应包括以下步骤：１．１数据收集数据收集是关于数据是怎样产生和收集的。
数据收集完成后取样的分布是完全未知的，但我们要理解数据收集是怎样影响它的理论分布的。
１．２数据预处理数据预处理包括至少两个常见的任务：（１）异常点检测。
异常点是与众不同的数值，这些数值和大多数观察值不一致。
一般来讲，异常点是由测量误差、编码和记录误差产生的，有时也来自于自然的异常值。
对异常点有两种处理办法：一是把检测并最终去处异常点作为预处理阶段的一部分；二是寻找不受异常点影响的健壮性建模方法（２）比例缩放、编码和选择特征。
１．３模型评估选择并实现适当的数据挖掘技术是这一阶段的主要任务，通过建立几个模型，并从中选择最好的模型。
１．４解释模型和得出结论在大多数情况下数据挖掘模型应该有助于决策，因此要对这种模型进行说明，使模型有用。
２数据挖掘技术数据挖掘技术从传统意义上说是指数据的统计分析技术，数据统计分析技术的内容多种多样。
数据挖掘中采用的传统数据分析技术主要包含线性分析和非线性分析、回归分析、逻辑回归分析、单变量分析、多变量分析、时间序列分析、最近邻算法和聚类分析等。
数据挖掘中的现代挖掘技术按照其不同的技术特点，可以分为规则型、神经网络型、遗传算法型和粗糙集型等。
２．１聚类分析聚类的样本是用度量指标的一个向量表示。
同类中的样本比属于不同类的样本彼此具有更高的相似性。
聚类算法尤其适合用来探讨样本间的相互关联关系，从而对一个样本结构做一个初步的评价。
数据挖掘中经常采用的聚类方法有：分层聚类、划分聚类、密度聚类、网格聚类和模型聚类等。
２．２ｋ＿ｍｅａｎｓ算法ｋ＿ｍｅａｎｓ算法是划分聚类中较流行的一种算法，它是一种迭代的聚类算法，迭代过程中不断移动簇集中的对象，直至得到理想的簇集为止，每个簇用该簇中对象的平均值来表示。
利用ｋ＿ｍｅａｎｓ算法得到的簇，簇中对象的相似度很高，不同簇中对象之间的相异度也很高。
算法的主要步骤为：（１）从ｎ个数据对象随机选取ｋ个对象作为初始簇中心；（２）计算每个簇的平均值，并用该平均值代表相应的簇；（３）根据每个对象与各个簇中心的距离，分配给最近的簇；（４）转第二步，重新计算每个簇的平均值。
这个过程不断重复直到满足某个准则函数不再明显变化或者聚类的对象不再变化才停止。
一般，ｋ＿ｍｅａｎｓ算法的准则函数采用平方误差准则，定义为：Ｅ＝∑ｋｉ＝１∑ｐ∈ｃｉｐ－ｍｉ２其中，Ｅ是数据集中所有对象与相应类聚中心的均方差之和，ｐ为给定的数据对象，ｍｉ为聚类Ｃｉ的均值（ｐ和ｍ均是多维的）。
文章编号：１００５－６０３３（２００８）０６－０１５６－０２收稿日期：２００７－１２－１２数据挖掘中聚类分析技术的研究与应用刘艳霞（太原理工大学计算机学院，山西太原，０３００２４；山西大同大学工学院计算中心，山西大同，０３７００３）摘要：对数据挖掘中聚类分析方法的概念、功能及其算法做了深入研究，并将其应用于学生成绩数据管理，对某高职院校学生成绩进行了数据挖掘。
关键词：数据挖掘；聚类分析；ｋ＿ｍｅａｎｓ算法；教学管理中图分类号：ＴＰ２７４文献标识码：Ａ１５６ｋ＿ｍｅａｎｓ算法对于大型数据库是相对可伸缩的和高效的，算法的时间复杂度为○（ｔｋｎ），其中ｔ为迭代次数。
一般情况下结束于局部最优解。
但是，ｋ＿ｍｅａｎｓ算法必须在平均值有意义的情况下才能使用，对分类变量不适用，事先还要给定生成簇的个数，对噪声和异常数据比较敏感，不能对非凸面形状的数据进行处理。
３聚类分析在教学管理中的应用３．１高职教学管理简介我国高职院校大多是从中等专业学校升格而成立的，所以在教学管理过程中仍部分延用中等专业学校的方法，如有关课程设置的问题中，按照教育部门的规定要设置若干门公共必修课（邓小平理论、外语、高等数学等）。
另外，根据专业性质，设置门数不等的专业基础课及专业课，再有实习、课程设计和毕业实习和毕业设计。
在教学质量管理过程中，虽然对每位教师进行工作量、教学质量的评价，但由于专业性质的不同，仅根据学生的考试成绩不能正确评价教师的教学水平，还应该从多方面综合评价。
３．２高职教学管理的数据挖掘问题目前，高校毕业生的就业压力非常大，所以用人单位在选择毕业生时除了有一些相关的证书和教师评语外，也非常注重学生的在校学习成绩。
教学管理部门对每个学生每学期的成绩加以记录，但并不对其以往的成绩进行统计，以致学生和学校对学生每学期成绩都没有总体上的认识，从而不能真正有针对性地提高教学质量。
此外，由于近年某些行业技术的重大变革，相应的专业课需要做些调整，而两三年前制定的教学大纲明显过时。
所以，适时发现学生的特点，给某些成绩非常差的学生提出预警，对特征相似的学生采取更为有效的针对性培养方法，是教学管理者应该面对和解决的问题。
３．３数据准备３．３．１数据选择本文所论及的数据挖掘，其数据来源于山西工业职业技术学院２００４级４９３名高职生前３个学期的学习成绩，数据以书面形式存在。
为了保证数据的完整性和准确性，首先必须做好原始数据的选择和整理工作。
学生的原始成绩每学期均有７～９门考试或考查课，成绩均为百分制。
３．３．２数据预处理依据高职院校学生的数据规模，使用ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＳＱＬＳｅｒｖｅｒ２０００作为数据挖掘平台。
经过对原始数据的整理，包括收集原始数据表并将其转化为数据库的基本表的形式，共１３个班级、３９张表，每个表对应于一张原始成绩单；将数据表中缺失值给予适当的补值处理；将非百分制课程成绩进行数据转换。
３．３．３建立数据挖掘库原始数据经过整理后，就可以加载到挖掘库中。
以其中的一个班级（综采Ｇ０４１）的成绩为例进行说明。
第一学期成绩单对应于表ｚｃｇ０４１１，其中包括８门课成绩；第二学期成绩单对应于表ｚｃｇ０４１２，包括８门课成绩和电工实习和综采电气实习，成绩为等级制；第三学期成绩单对应于表ｚｃｇ０４１３，包括６门课成绩和地质课程设计，成绩为等级制。
３个学期共计２５门课。
其他的班级情况与此类似。
如果直接将３个学期累计的课程加载到挖掘库中，数据的特征变量较多，分析结果时比较困难，难以寻找规律，所以，根据课程性质将其分为四大类：公共文科课程、公共理科课程、专业基础课程和专业课，将３个学期的课程分别划归这四大类，再计算其平均值。
因为体育课成绩与个人的身体条件有关，所以对其进行了剪枝处理。
由于采用基于距离的数据挖掘技术，为便于计算，不至于产生溢出，将百分制的计分采用简单的小数缩放技术进行标准化，之后便可将数据加载至挖掘库中（表ｗｊｋ），表ｗｊｋ有６个字段：ｉｄ：学生学号，字符型，长度为１０；ｎａｍｅ：学生姓名，字符型，长度为８；ｇｇｗ：公共文科平均成绩，浮点型；ｇｇｌ：公共理科平均成绩，浮点型；ｚｙｊｃ：专业基础课平均成绩，浮点型；ｚｙｋ：专业课平均成绩，浮点型。
３．４ｋ＿ｍｅａｎｓ的应用利用ｋ＿ｍｅａｎｓ算法对表ｗｊｋ进行聚类分析，经过反复对照，最终将聚类数设置为７，其中：类１基本对应于学习成绩较差的一类学生，除公共文科外其他科目均不及格；类２基本对应于公共理科成绩较差、其他成绩均为中等的一类学生；类３基本对应于成绩均为最差的一类学生；类４基本对应于专业课较差、其他成绩均为中等的一类学生；类５基本对应于学习成绩较好的一类学生；类６基本对应于专业基础课成绩较差、其他成绩为中等的一类学生；类７基本对应于成绩为中等的一类学生。
实例数分别为６１，３８，４１，７７，９８，６３，１１５。
从挖掘结果分析，该校学生的公共理科成绩普遍偏低。
４结语数据挖掘可以从大量的历史数据中提取出可信的、新颖的、有效的并能被人理解的模式和知识，数据挖掘是一种数据决策形式。
将数据挖掘手段应用于教学管理，使得校方更能全面了解学生学习情况，并由此做出必要而有效的决策。
参考文献［１］ＭａｒｇａｒｅｔＨＤｕｎｈａｍ．ＤＡＴＡＭＩＮＩＮＧｉｎｔｒｏｄｕｃｔｏｒｙａｎｄＡｄｖａｎｃｅｄＴｏｐｉｃｓ［Ｍ］．北京：清华大学出版社，２００３：３－１７；６５；１３８．［２］邵峰晶，与忠清．数据挖掘原理与算法［Ｍ］．北京：中国水利水电出版社，２００３：２０３－２６０．［３］陈治国，张春元．基于聚类分析的学生等级制成绩评定方法［Ｊ］．电脑知识与技术，２００６（１）：１３１－１３２．（责任编辑：戚米莎）───────────────第一作者简介：刘艳霞，女，１９７３年１２月生，１９９６年毕业于兰州大学计算数学及其应用软件专业，现为太原理工大学计算机学院２００５级硕士研究生，讲师，山西大同大学工学院计算中心，山西省大同市矿区新平旺，０３７００３．ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎＤａｔａＭｉｎｉｎｇＬＩＵＹａｎ－ｘｉａＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｒｅｓｅａｒｃｈｅｓｔｈｅｃｏｎｃｅｐｔｓ，ｆｕｎｃｔｉｏｎｓｓａｎｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｏｆｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｉｎｄａｔａｍｉｎｉｎｇ，ａｐｐｌｉｅｓｉｔｉｎｔｈｅｄａｔａｏｆｓｔｕｄｅｎｔｓｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ａｎｄｃａｒｒｉｅｓｏｕｔｔｈｅｄａｔａｍｉｎｉｎｇｉｎｓｔｕｄｅｎｔｓｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｃｅｒｔａｉｎｈｉｇｈｅｒｖｏｃａｔｉｏｎａｌｃｏｌｌｅｇｅ．ＫＥＹＷＯＲＤＳ：ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ；ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ；ｋ＿ｍｅａｎｓａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｔｅａｃｈｉｎｇｍａｎａｇｅｍｅｎｔ刘艳霞数据挖掘中聚类分析技术的研究与应用本刊Ｅ－ｍａｉｌ：ｂｊｂ＠ｍａｉｌ．ｓｘｉｎｆｏ．ｎｅｔ信息技术１５７。
