基于Kmeans算法的学生行为分析系统的设计与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-11页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·本论文的研究内容和结构安排 | 第10-11页 |
| 第2章 数据挖掘和聚类分析技术 | 第11-18页 |
| ·数据挖掘 | 第11-15页 |
| ·数据挖掘概述 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第12页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第12-15页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第15页 |
| ·聚类分析 | 第15-17页 |
| ·聚类分析概述 | 第15-17页 |
| ·聚类算法的要求 | 第17页 |
| ·Kmeans算法 | 第17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 需求分析 | 第18-20页 |
| ·系统设计目标 | 第18页 |
| ·系统可行性分析 | 第18-19页 |
| ·系统功能需求概述 | 第19页 |
| ·系统设计规则 | 第19页 |
| ·运行环境 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第4章 KMEANS算法在学生行为分析中的应用 | 第20-45页 |
| ·学生行为分析数据预处理 | 第20-28页 |
| ·数据预处理的简介 | 第20-21页 |
| ·数据预处理的主要任务 | 第21-22页 |
| ·数据预处理的主要方法 | 第22-28页 |
| ·学生行为特征数据的预处理 | 第28-34页 |
| ·聚类方法的分类 | 第34-40页 |
| ·实验数据 | 第36页 |
| ·实验结果说明 | 第36-40页 |
| ·实验结果分析 | 第40页 |
| ·KMEANS算法改进 | 第40-44页 |
| ·传统Kmeans算法的基本原理 | 第40-42页 |
| ·传统Kmeans算法分析 | 第42页 |
| ·传统Kmeans算法问题的解决方法 | 第42页 |
| ·优化的Kmeans算法 | 第42-43页 |
| ·传统Kmeans算法和改进后的算法的优劣比较 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 系统的设计与实现 | 第45-54页 |
| ·系统架构设计 | 第45-46页 |
| ·系统技术架构设计 | 第46-47页 |
| ·系统采用的架构 | 第46页 |
| ·系统架构类图 | 第46页 |
| ·系统交互图 | 第46-47页 |
| ·开发环境 | 第47-48页 |
| ·系统核心算法设计 | 第48-51页 |
| ·测试数据的整理 | 第48-49页 |
| ·算法的优化 | 第49-50页 |
| ·优化算法应用到学生行为系统的结果 | 第50-51页 |
| ·系统主要功能模块设计 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 个人简历 | 第62页 |
