基于k-means聚类算法的大学生心理管理系统研究
本文关键词：基于k-means聚类算法的大学生心理管理系统研究 出处：《湖北工业大学》2017年硕士论文 论文类型：学位论文
【摘要】：心理健康作为大学生成人成才的重要基础条件,加强大学生心理健康教育逐渐为教育工作者所重视。传统的高校对心理健康的数据仅停留在增删改查等操作,并没有对数据潜在的心理信息进行有效的分析。本论文提出一种基于k-means聚类分析方法的心理管理系统,在传统系统的基础功能上使用数据挖掘的思想对学生心理数据进行二次利用,通过对k-means算法的迭代过程优化,将大量沉淀的学生心理数据中有价值的部分提取出来,建立数据模型并向管理者提供决策引导,科学管理学生心理健康过程,既能有效的提高心理辅导的整体效率,同时也能对危险因素起到防患于未然的预警作用。本论文的主要工作包括如下3个方面:(1)基于k-means聚类分析方法的心理管理系统可行性分析(2)k-means聚类分析方法在大学生心理管理系统中的应用实现(3)应用测试效果分析系统在分析的过程中建立数据挖掘模型,对数据库中的学生心理数据进行挖掘,分析得出不同大学生心理健康的状态特点,提供对应的解决方案。测试部分抽取了某校的1000名学生的心理健康数据,结果显示,系统使用k-means算法将学生分为了3类,分别为20.6%、31.9%和47.1%,与理想状态的数据测试结果相差1.6%。本文详细介绍了基于k-means聚类分析方法的心理管理系统的需求,利用k-means算法对数据进行了聚类分析。在原有数据库的基础上,建立学生心理档案数据的选择、清洗及转换方法,最后阐述数据挖掘在学生心理管理系统中的应用实现,并对系统实现进行了总结和展望。
【学位授予单位】：湖北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP311.13
【参考文献】
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，本文编号：1325237
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