本文關鍵詞：基于k-means聚類算法的大學生心理管理系統研究　出處：《湖北工業(yè)大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：心理健康作為大學生成人成才的重要基礎條件,加強大學生心理健康教育逐漸為教育工作者所重視。傳統的高校對心理健康的數據僅停留在增刪改查等操作,并沒有對數據潛在的心理信息進行有效的分析。本論文提出一種基于k-means聚類分析方法的心理管理系統,在傳統系統的基礎功能上使用數據挖掘的思想對學生心理數據進行二次利用,通過對k-means算法的迭代過程優(yōu)化,將大量沉淀的學生心理數據中有價值的部分提取出來,建立數據模型并向管理者提供決策引導,科學管理學生心理健康過程,既能有效的提高心理輔導的整體效率,同時也能對危險因素起到防患于未然的預警作用。本論文的主要工作包括如下3個方面:(1)基于k-means聚類分析方法的心理管理系統可行性分析(2)k-means聚類分析方法在大學生心理管理系統中的應用實現(3)應用測試效果分析系統在分析的過程中建立數據挖掘模型,對數據庫中的學生心理數據進行挖掘,分析得出不同大學生心理健康的狀態(tài)特點,提供對應的解決方案。測試部分抽取了某校的1000名學生的心理健康數據,結果顯示,系統使用k-means算法將學生分為了3類,分別為20.6%、31.9%和47.1%,與理想狀態(tài)的數據測試結果相差1.6%。本文詳細介紹了基于k-means聚類分析方法的心理管理系統的需求,利用k-means算法對數據進行了聚類分析。在原有數據庫的基礎上,建立學生心理檔案數據的選擇、清洗及轉換方法,最后闡述數據挖掘在學生心理管理系統中的應用實現,并對系統實現進行了總結和展望。
【學位授予單位】：湖北工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP311.13

【參考文獻】

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本文編號：1325237