本文選題：K近鄰 + 高考錄取��； 參考：《湘潭大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：近年來,隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法已經(jīng)引起了全世界范圍內(nèi)的廣泛關(guān)注,通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)獲取的規(guī)律和信息已經(jīng)在包括市場分析,商務(wù)管理,工程設(shè)計,科學(xué)探索等多方面得到了廣泛應(yīng)用。高考一直是國人較為關(guān)注的話題,統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法是通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),從指定的數(shù)據(jù)中獲取人們所需的相關(guān)信息,讓人們作出更加實用有效的決策來解決相應(yīng)實際問題的方法。本文將借助于統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法來對高考進(jìn)行科學(xué)合理的預(yù)測。當(dāng)前,統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法的應(yīng)用領(lǐng)域十分廣泛,諸如語音識別,股票預(yù)測分析,生物信息統(tǒng)計等。在統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法中,K近鄰方法是一種應(yīng)用較為普遍的學(xué)習(xí)方法,并且具有較好的推廣。有鑒于此,本文以K近鄰算法為主要工具,進(jìn)行高考成績的預(yù)測分析。在確定好所用方法模型之后,接下來就需要收集數(shù)據(jù)。為了對高考進(jìn)行合理且科學(xué)的預(yù)測,本文以湘潭市某所具有代表性的普通高中2016屆高三學(xué)生為對象,整理了 652名考生的四次模擬考試成績和高考成績,刪掉缺考人員的數(shù)據(jù)后,一共得到520名考生的考試成績。然后用K近鄰算法來分析并處理這些數(shù)據(jù),對高考分?jǐn)?shù)和錄取批次進(jìn)行預(yù)測�；谑占降臄�(shù)據(jù)集,在實驗中,本文主要涉及到了兩種情況,分別是高考基礎(chǔ)分的預(yù)測和高考錄取批次的預(yù)測。在實驗的結(jié)尾,將實驗結(jié)果和2016年高考實際情況進(jìn)行對比,同時還將K近鄰方法下的實驗結(jié)果和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法下的實驗結(jié)果進(jìn)行了橫向?qū)Ρ?結(jié)果均顯示了 K近鄰在高考預(yù)測方面具有良好的準(zhǔn)確性和可行性。
[Abstract]:In recent years, with the advent of big data's era, data-based statistical learning methods have attracted worldwide attention. The rules and information obtained through data mining technology have included market analysis, business management, etc. Engineering design, scientific exploration and other aspects have been widely used. College entrance examination has always been a topic of concern to Chinese people. The method of statistical learning is to obtain the relevant information from the specified data through data mining technology, so that people can make more practical and effective decisions to solve the corresponding practical problems. This article will use the statistical study method to carry on the scientific and reasonable forecast to the college entrance examination. At present, statistical learning methods are widely used in many fields, such as speech recognition, stock prediction and analysis, bioinformatics and so on. Among the statistical learning methods, the nearest neighbor method is a kind of widely used learning method, and it has a good generalization. In view of this, this paper uses K nearest neighbor algorithm as the main tool to predict and analyze the scores of college entrance examination. After determining the model of the method used, the next step is to collect the data. In order to make a reasonable and scientific prediction of the college entrance examination, this paper, taking a representative senior high school student in Xiangtan city as the object, collates the results of four simulated examinations and the results of the college entrance examination of 652 examinees. After deleting the data of the lack of examiners, a total of 520 examinee scores were obtained. Then the K-nearest neighbor algorithm is used to analyze and process these data to predict the scores of college entrance examination and the batch of admission. Based on the collected data sets, in the experiment, this paper mainly involves two kinds of cases, namely, the prediction of the basic score of the college entrance examination and the prediction of the batch of the entrance examination. At the end of the experiment, the experimental results are compared with the actual situation of the 2016 college entrance examination, and the results of the K-nearest neighbor method and the neural network method are compared horizontally. The results show that K-nearest neighbor has good accuracy and feasibility in the prediction of college entrance examination.
【學(xué)位授予單位】：湘潭大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：C81;G639.2

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本文編號：1820912