k-means算法流程图

不可否认，教育是一个处于变革的领域，互联网信息技术、大数据智能技术的发展为教育带来了全新的发展机遇。基于智慧教育平台的大数据对应用型本科高校学生的学习行为分析产生着重要的作用，传统的教育模式已然无法满足实际需求。基于智慧教育平台的课程教学，亟待从教学方法、教学内容以及教育理念等方面进行改革优化，促进智慧教育模式全面发展、有效应用。

基于智慧教育平台大数据的学生学习行为分析模型构建

数据收集。对数据进行整理收集是智慧教育平台大数据进行应用型本科高校学生学习行为研究的基础前提。现阶段，各高校普遍建立了数字化校园育人体系，对学生的智慧学习平台的浏览方向、登录时间、阅读次数以及浏览时长等数据都能够进行自动记录，了解学生在学习方面的行为特征。这一效果的呈现得益于智慧教育平台大数据技术，会根据学生的行为、浏览过程进行信息备份，需要者通过输入关键词即可获取。

数据预处理。尽管智慧教育平台大数据技术能够对学生的学习行为进行统一管理，但由于不同的学生有不同的行为方式，在进行系统管理时相对复杂，因此，需要通过专业的方式对智慧教育平台中的数据进行筛选和提取，选取有用的信息予以记录。该行为方式即是数据预处理。可以根据学生以往的学习行为进行初步筛选，利用多元回归分析法对学生智慧平台学习总时长、视频观看频率、讨论取回帖数、讨论区发帖数以及阅读资料次数等进行了解与掌握，用以有效评价学生学习效果。

模型训练。对应用型本科高校学生学习行为产生的影响因素非常多，所以进行大数据筛选时，要根据多种算法进行对比分析，而后进行模型构建。其中，监督学习主要包括逻辑回归、人工神经网络、随机森林、决策树、线性回归、朴素贝叶斯、k近邻等算法；机器学习包括迁移学习、监督学习、强化学习、无监督学习；无监督学习有主成分分析、K－Means聚类等。

模型评价。基于模型的基本构建后，需要进行各个模型的学习效果的评价。评价目的在于判断模型的学习特征及其优势和劣势，以及了解不同的模型学习方法、流程等。

基于智慧教育平台大数据的学生学习行为流程分析

作为互联网信息技术与高效课程教学相融合的学习平台，智慧教育平台在教学育人的过程中，采用了线上线下混合式的教学模式。线上教学模式包括慕课、微课等，实现了全流程的教育教学控制，包括课程学习的前中后阶段。所以在进行学生行为分析时，应综合学生课程前中后三个阶段进行数据研究分析。

第一，课前行为分析。学生的课前学习任务，主要以智慧教育平台上的慕课、微课等视频进行知识学习，教育平台上需要给予学生视频学习这一核心资源，让学生随时随地的登录网站进行课程学习。利用行为分析技术，如数据统计、监控系统、有关分析技术，可以实现对学生的学习状况，及时了解学生的学习态度、学习积极性，并根据不同学生的表现情况给予合适的教学规划，及时发现“落后”的学生，予以指导、帮助。现阶段，许多应用型本科高校的智慧教育平台视频是校内特有的资源，每天观看的人数成百上千，教师们在进行微课视频选择时，会根据不同专业的课程教学规划和需求进行微课视频安排，因此，从一定程度上来说，校内视频资源不完全具备开放性，不同的课程参与的人数有一定的限制。所以为学生提供智慧教育平台是要保障学科的全面性、课程的丰富性、教育资源的优质性，以保障课程资源建设的高质量性。

第二，课堂学习情况分析。翻转课堂教学模式是应用型本科高校学生依托智慧教育平台进行课程学习的基本特点，是一种将传统课堂教学中的知识传授和讲解环节转移到课后完成，将问题解决和实践操作等活动转移到课堂上进行的教学模式。翻转课堂模式下，学生是课堂学习的主体，更多的参与讨论、合作和实践管理的，教师则变为学生的指导者和辅导者，为学生提供必要的指导和帮助，翻转课堂教学模式，有利于激发学生学习兴趣，培养学生自主学习能力、团队合作意识，为今后的就业工作奠定必要的基础。翻转课堂教学模式需要借助智慧教育平台进行教学内容完成。即教师在课堂上进行面对面答疑、指导，教师通过课后的时间在线上平台上进行专业知识学习，以构建理论和实践平衡教学方法人才培养模式。国内有不少的高校借助线上智慧教育平台进行了有效的翻转课堂教学设计，并取得了一定程度上的显著效果。应用型本科高校教师利用翻转课堂教学模式进行专业知识教学，既促进了慕课和微课的发展，也使得翻转课堂实战性得到深入转化，提高学生理论知识的同时，培养其实践应用能力。利用翻转课堂进行课程教学，教师更能关注到每一位学生的学习情况，有助于教师采用针对性、分层式的教学模式，满足每一位本科生的学习需求。

第三，课后学习情况分析。应用型本科高校学生可以借助智慧教育平台进行线上任务完成、实践学习，促进专业能力、实践应用水平的提升。根据学生课后行为分析可以发现，学生在课后更加注重理论补充、实践应用，着重将课堂上学习到的知识应用到实践环节中。以社会实践类课程为例，基于智慧教育平台的大数据分析可以发现，学生在实践方面的页面登录次数频率明显增加，其原因有二，一是由于实践性课程需要填写实践过程、实践心得等报告内容，因此增加了学生二次登录智慧教育平台的机会；二是实践类课程需要进行小组合作、讨论、观点分享。借助平台讨论区，可以发现学生之间的互动情况。学生之间也能够了解小组成员的作业完成情况，从而形成透明化的学习过程，激发部分学生的学习动力。

基于智慧教育平台大数据的学生学习行为分析建议

可从平台能力和平台系统两个方面进行智慧教育平台升级。其一，平台能力升级。进一步融入AI智能技术、大数据技术，提高智能平台的智慧性、智能性水平。根据目前应用型本科高校教育发展的情况来看，智慧教育平台的设立成为重要的发展趋势，智慧教育平台的应用思想得到了广泛的认同，但由于技术、经验方面的制约，许多高校在进行智慧教育平台构建时，侧重于现有的教育资源融合，并加强了对学生的管理，以及学生的行为分析等，但就学生的行为分析来看，未能进行具体的数据调取，也就是说对学生的具体学习偏好、满足学生需求等方面还没能做到完善、充分。这需要应用型本科院校根据自身专业建设情况和学生培养目标进行平台改造与升级，对学生行为分析内容、智慧教育场景进行进一步扩大，加强智慧教育平台与其他高校平台的合作，实现资源共享、协同育人。

其二，平台系统升级。从现有的智慧教育平台系统整体设计情况来看，存在缺乏统一的管理模式问题、身份识别不对接问题等问题。有的平台进行了单独学科的身份验证功能设计，但如若缺乏规范的数据使用标准，很可能会导致数据筛选出现问题，进而无法完成数据调取功能。另外，场景单一、任务单一化也是当前常见的智慧教育平台的不足之处，需要得到进一步改进与完善。应坚持使用需求原则，根据不同的教学内容构建机构、个人空间，将数据、服务、资源融合一体，实现数据交换、信息沟通、服务贯通。统一进行应用入口、身份识别、知识图谱、数据标准设置，以满足信息化教育需求。

“互联网＋”时代的到来，教育离不开互联网信息技术、大数据技术、人工智能技术的应用，为学生行为分析提供了重要的智慧数据支撑工具。智慧教育平台的发展务必要抓住信息技术优势，将其与传统管理模式区分开来，利用其统计能力、数据分析优势进行精准化的教育资源匹配，保障能够满足学生学习需求、教师监督与管理要求。

（作者：汪普庆，江西应用科技学院 330100 ）

谭帜娟4946为什么k - means 对初始聚类中心敏感 -
殷卸饰19697479677 ______ 你要了解一下k-means到底是什么,了解了之后根据算法做实验才能有好的结果.\r\nk-means 算法的工作过程如下.首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心,对于所剩下其它对象,则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离),分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类.然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值),并且不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止.\r\n\r\n一般都采用均方差作为标准测度函数.

谭帜娟4946Kmeans 质心的维数是什么意思 -
殷卸饰19697479677 ______ k-means是一种数据聚类算法,质心(centroid)是指各个类别的中心位置,质心的维数等同于单条数据的维数.比如说,你有1000条数据,每条数据100维.你使用k-means算法将这1000条数据聚为10个类别,那么你就会得到10个质心.每个类别的质心是该类别所有数据点的均值.

谭帜娟4946k - means聚类算法一定要指定聚类个数吗 -
殷卸饰19697479677 ______ 其实我猜你想问的是怎么改进k-means算法,可以摆脱手工指定k值.实质上通过算距离达到聚类的算法是必须要手工指定一个值的,也就是说需要一个参照.不需要制定聚类个数的聚类算法,例如:DBSCAN

谭帜娟4946简述k - Means算法计算过程. - 上学吧
殷卸饰19697479677 ______ K-means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则.K-means算法以欧式距离作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类,使得评价指标J最小.算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数.

谭帜娟4946谱聚类算法的算法步骤 -
殷卸饰19697479677 ______ 谱聚类算法将数据集中的每个对象看作是图的顶点V,将顶点间的相似度量化作为相应顶点连接边E的权值,这样就得到一个基于相似度的无向加权图G(V, E),于是聚类问题就可以转化为图的划分问题.基于图论的最优划分准则就是使划分成的...

谭帜娟4946用MATLAB 实现k - means算法数据 data随机产生100个数. 分成两类,即k=2.代码 -
殷卸饰19697479677 ______ %随机获取100个点 X =[randn(100,2)+ones(100,2);randn(100,2)+[ones(100,1),-ones(100,1)]]; opts =statset('Display','final');%调用Kmeans函数%X N*P的数据矩阵%Idx N*1的向量,存储的是每个点的聚类标号%Ctrs K*P的矩阵,存储的是K个聚...

谭帜娟4946如何调用matlab中自带的k - means算法 -
殷卸饰19697479677 ______ function [ labels ] = kmeans_clustering( data, k ) [num,~]=size(data); ind = randperm(num); ind = ind(1:k); centers = data(ind,:); d=inf; labels = nan(num,1); while d>0 labels0 = labels; dist = pdist2(data, centers); [~,labels]

谭帜娟4946简述K - means算法的基本过程及其不足.《数据挖掘》作业题追分100 -
殷卸饰19697479677 ______[答案] 1、 从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;2、 根据每个聚类对象的均值(中心对象),计算每个对象与这些中心对象的距离;并根据最小距离重新对相应对象进行划分;3、 重新计算每个(有变化)聚类的均值...

谭帜娟4946如何计算k - means的准确率 -
殷卸饰19697479677 ______ 如果你说的是用外部评价指标来评价K-means聚类的聚类结果的话,可以用Purity指数等.如图,有聚类算法把样本分为3个簇,cluster1,2,3.其中cluster1中x最多,把cluster1看作是x的簇.cluster2中o最多,就看做是o的簇,以此.cluster1中x有5个,cluster2中o有4个,cluster3中◇有3个,总样本数是17个.那么,此次划分Purity指数就是(5+4+3)/17=0.71. 参考链接. 网页链接