期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
K-Means数据算法在大学英语四级考试成绩分析中的研究
被引量：
3
下载PDF
职称材料
导出
摘要
本文采用K-Means算法对于大学英语四级考试成绩进行分析,找出影响考试成绩的因素,为提高大学英语四级考试的通过率提供指导。
作者
王磊
刘清
机构地区
安徽大学江淮学院
出处
《通讯世界》
2018年第3期343-344,共2页
Telecom World
关键词
K-MEANS算法
大学英语四级考试
成绩分析
分类号
H310.42 [语言文字—英语]
引文网络
相关文献
节点文献
二级参考文献
1
参考文献
1
共引文献
19
同被引文献
7
引证文献
3
二级引证文献
15
参考文献
1
1
谭庆.
基于k-means聚类算法的试卷成绩分析研究[J]
.河南大学学报（自然科学版）,2009,39(4):412-415.
被引量：20
二级参考文献
1
1
马希荣,孙华志.
数据挖掘技术在教学评价中的应用[J]
.计算机工程与应用,2003,39(19):51-54.
被引量：42
共引文献
19
1
罗旭.
基于自组织神经网络(SOM)的成绩分析[J]
.硅谷,2010,3(11):114-114.
2
尹帮治.
基于K-means聚类算法的网络个性化学习行为研究[J]
.荆楚理工学院学报,2010,25(9):12-15.
被引量：1
3
曾旭,司马宇.
K-Means算法在计算机等级考试成绩分析中的应用[J]
.软件导刊,2012,11(11):19-21.
被引量：8
4
郑贵生.
基于实证研究的航空客户精确营销方法[J]
.湖北函授大学学报,2013,26(6):79-80.
被引量：2
5
龙钧宇.
基于学情聚类分析的高职学生评教研究[J]
.现代计算机（中旬刊）,2013(10):16-19.
6
王本洋,唐松,徐正春.
基于SPSS软件的双语试卷质量与学生成绩定量分析[J]
.中国林业教育,2014,32(1):22-26.
被引量：2
7
龙钧宇.
基于均值聚类和决策树算法的学生成绩分析[J]
.计算机与现代化,2014(6):79-83.
被引量：13
8
葛佶莛.
基于聚类算法的学生成绩评价与管理机制研究[J]
.中国教育信息化（高教职教）,2014(7):75-78.
被引量：4
9
杨金花,刘显为.
K-means聚类算法初始中心选择研究[J]
.河南科学,2016,34(3):348-351.
被引量：7
10
储速梅.
基于成教生源特点的分类教学管理研究[J]
.科教文汇,2016(8):117-118.
被引量：4
同被引文献
7
1
刘美玲,李熹,李永胜.
数据挖掘技术在高校教学与管理中的应用[J]
.计算机工程与设计,2010,31(5):1130-1133.
被引量：59
2
吴夙慧,成颖,郑彦宁,潘云涛.
K-means算法研究综述[J]
.现代图书情报技术,2011(5):28-35.
被引量：166
3
郑丹,王潜平.
K-means初始聚类中心的选择算法[J]
.计算机应用,2012,32(8):2186-2188.
被引量：35
4
陈喜华,黄海宁,黄沛杰.
基于聚类分析的学生成绩分析[J]
.清远职业技术学院学报,2018,11(2):64-70.
被引量：8
5
李春生,刘涛,于澍,张可佳.
基于K-means算法的研究生入学成绩分析[J]
.计算机技术与发展,2019,29(2):162-165.
被引量：7
6
谢娟英,张宜,陈恩红.
学生成绩关键因素挖掘与成绩预测[J]
.南京信息工程大学学报（自然科学版）,2019,11(3):316-325.
被引量：16
7
王世纯,许新华,黄嘉成,张芬芬.
K-means聚类算法在高校学生成绩分析中的应用研究[J]
.湖北师范大学学报（自然科学版）,2019,39(3):113-118.
被引量：12
引证文献
3
1
王世纯,许新华,黄嘉成,张芬芬.
K-means聚类算法在高校学生成绩分析中的应用研究[J]
.湖北师范大学学报（自然科学版）,2019,39(3):113-118.
被引量：12
2
唐绍聪.
基于K-means算法的英语成绩聚类分析[J]
.信息技术与信息化,2020(7):63-65.
被引量：3
3
王文晶,闫俊伢.
课程绩点预测研究[J]
.山西电子技术,2020(5):90-93.
被引量：1
二级引证文献
15
1
唐绍聪.
基于K-means算法的英语成绩聚类分析[J]
.信息技术与信息化,2020(7):63-65.
被引量：3
2
王玉珍,丁申宇.
K-means算法在农资网站客户管理中的应用[J]
.枣庄学院学报,2020,37(5):45-51.
3
周畅.
K-means聚类分析技术在教育评价中的应用[J]
.集成电路应用,2022,39(1):126-127.
被引量：1
4
李凤英,许洪光,周方,李培.
基于数据挖掘和K-Means算法的高校学情数据集成研究[J]
.黑龙江工程学院学报,2022,36(4):31-36.
被引量：9
5
杨文帮,蒲虎,李广周.
基于非参数统计分析的大学生学业表现分析[J]
.进展,2022(17):59-61.
6
李周辉.
基于RFM模型在高校学生成绩分析中的应用研究[J]
.信息与电脑,2022,34(16):55-57.
被引量：1
7
许朋,王小影.
某高职影像技术专业学生成绩多角度分析[J]
.科学咨询,2023(1):86-89.
8
宗春梅,赵青杉,郝耀军,裴春琴.
改进的聚类算法在现代教育技术混合式教学中的应用[J]
.高师理科学刊,2023,43(2):80-84.
9
马永梅,陈佩树,彭维才,汪峰,朱睿.
灰色马尔科夫模型在过程性学习评价中的应用[J]
.牡丹江师范学院学报（自然科学版）,2023(3):19-23.
10
杨泽.
基于K-means算法的某高校各二级单位报销聚类分析统计研究[J]
.信息系统工程,2024(4):128-131.
被引量：2
1
青海：发布首个分析高中学业水平考试成绩报告[J]
.中国校外教育（中旬）,2018,0(4):171-171.
2
何天平,倪乐融.
机器人新闻的迷思:“记者”将被淘汰?[J]
.东南传播,2018(3):1-2.
被引量：3
3
王楠楠.
基于SPSS的汽修专业学生考试成绩综合分析[J]
.电脑知识与技术,2018,14(4):233-234.
被引量：1
4
庞茂勇,伊超.
2017年国际泳联世锦赛中国队成绩“Pareto”分析[J]
.安徽体育科技,2018,39(2):57-60.
被引量：2
5
郭晓敏.
大金属地掷球女子准确抛击水平提升研究——基于2017年世界运动会女子准确比赛成绩分析[J]
.浙江工贸职业技术学院学报,2018,18(2):79-81.
被引量：1
6
于晓婷,冯瑶,吴晓岚,王玉勤,周郦楠.
深度学习模式在人体解剖生理学教学中的应用[J]
.医药高职教育与现代护理,2018,1(3):128-130.
被引量：4
7
朱彦蓉.
2016-2017年全国各类跳水赛事女子双人十米跳台决赛中2、3组动作成绩分析[J]
.体育科技文献通报,2018,26(5):44-46.
8
李明丽,兰国相,严达伟,白文顺,董新星.
基于行动导向的动物环境卫生学实验教学方法改革与实践[J]
.黑龙江畜牧兽医,2018,0(11):234-235.
被引量：3
通讯世界
2018年 第3期
职称评审材料打包下载
相关作者
内容加载中请稍等...
相关机构
内容加载中请稍等...
相关主题
内容加载中请稍等...
浏览历史
内容加载中请稍等...
;
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
