模糊聚类分析方法在学生成绩评价中的应用

资 源 简 介

模糊聚类分析方法在学生成绩评价中的应用

详 情 说 明

模糊聚类是传统聚类分析的延伸，通过隶属度函数处理数据的不确定性，特别适合教育场景中学生成绩的模糊边界分类。

核心思路在于： 数据预处理 - 将各科成绩标准化，消除量纲差异 隶属度计算 - 采用高斯隶属函数确定学生属于"优秀/中等/待提升"等类别的概率 动态划分 - 根据迭代优化获得最佳聚类中心，允许单个学生同时属于多个类别

相比传统硬聚类，优势体现在： • 更符合教育评价的连续性特点（如89分与90分不应强行划界） • 可识别"偏科型"学生（如文科隶属优秀类0.7，理科仅0.3） • 为个性化教学方案提供概率依据

典型应用场景包括学习路径推荐、教学质量评估和奖学金梯度评定等需要柔性分类的决策场景。