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基于k-means聚类算法的大学生心理管理系统研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第8-12页
    1.1 背景第8-9页
    1.2 大学生心理健康管理的研究现状第9-11页
    1.3 本文的主要工作第11-12页
第2章 数据挖掘与聚类分析概述第12-20页
    2.1 数据挖掘的定义第12页
    2.2 数据挖掘的方法第12-13页
    2.3 数据挖掘的步骤第13-14页
    2.4 聚类分析算法研究第14-17页
        2.4.1 聚类的相关定义第14-15页
        2.4.2 准则函数第15-17页
    2.5 聚类分析的步骤第17页
    2.6 K-means聚类算法第17-20页
        2.6.1 K-means聚类算法简介第17页
        2.6.2 算法实例第17-19页
        2.6.3 K-means算法的性能分析第19-20页
第3章 K-means算法在大学生心理健康管理中的应用第20-28页
    3.1 心理健康的定义第20-21页
    3.2 当代大学生心理问题的现状第21页
    3.3 数据采集及数据分析第21-22页
    3.4 K-means算法的可行性分析第22-28页
        3.4.1 K-means聚类过程第23-24页
        3.4.2 结果分析第24-28页
第4章 大学生心理管理系统的设计第28-46页
    4.1 功能设计第28-30页
    4.2 数据库设计第30-34页
    4.3 系统模块设计第34-44页
        4.3.1 登陆模块第34-36页
        4.3.2 学生基本信息管理模块第36-37页
        4.3.3 学生心理健康信息管理模块第37-39页
        4.3.4 周末点评信息管理模块第39-41页
        4.3.5 班主任信息管理模块第41-43页
        4.3.6 班级信息管理模块第43-44页
    4.4 大学生心理健康聚类分析模块设计第44-46页
第5章 大学生心理健康聚类分析模块测试第46-56页
    5.1 数据准备第46-49页
    5.2 K-means聚类算法分析实例第49-56页
第6章 总结及展望第56-58页
    6.1 总结第56页
    6.2 展望第56-58页
参考文献第58-61页
致谢第61页

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