【摘 要】
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随着高校招生规模扩大,对学生的考试成绩进行科学分析以便于专业分流和分级教学是目前高校管理工作中面临的一个重要问题。本文提出了一种基于k均值与SVM算法的半监督学习模
【基金项目】
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广东省信息物理融合系统重点实验室开放基金(2016B030301008),广东省高教厅教学改革项目,广东工业大学大学生创新创业训练计划项目
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随着高校招生规模扩大,对学生的考试成绩进行科学分析以便于专业分流和分级教学是目前高校管理工作中面临的一个重要问题。本文提出了一种基于k均值与SVM算法的半监督学习模型,首先利用因子分析提取学生的综合能力指标,然后通过k均值聚类对部分数据进行初步分类标注,最后利用训练得到的支持向量机模型对其他数据进行分类。模型验证结果表明本文构建的数学模型可以准确地区分不同特质的学生,高效地对大量学生做出合理的分类,对于高校管理和教学改革具有明确的指导意义。
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