聚类分析在成绩评价中的应用

赵凡

摘要：针对学生成绩评价工作，采用模糊聚类的方法组建一个模糊数学模型，选取恰当的标定方法建立相应的模糊相似矩阵，并根据实际情况确定是否求其传递闭包，最后选定恰当的方法进行聚类分类，以此为学生成绩的评价提供一种科学有效的方法。

关键词：成绩评价；模糊数学；聚类分析

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）21-0256-03

Abstract：In the light of the students academic evaluation，we set up a fuzzy mathematics model by the method of fuzzy clustering analysis.Selecting the appropriate calibration method，we construct the fuzzy similarity matrix.Then，we determine whether its transitive closure should be found.Finally，we select the appropriate method for clustering classification.We provide a scientific and efficient method for students academic evaluation.

Key words：academic evaluation；fuzzy mathematics；clustering analysis

成绩评价是当下中学以及高校一项十分重要的工作，起着激励同学努力学习科学文化知识并全面发展自己的有效鞭策作用，更应遵循公平、公正、公开的评定原则，因此需要一个稳定的评价方法来保证。

聚类分析是将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。而实际的分类问题如成绩评价问题常常具有模糊性，因此聚类分析比一般分类方法更能解决具有不确定性的实际问题。

3 结论

聚类分析是一种比较偏探索而不是定向的分析，分类过程中，只需要知道分类数不一定要知道分类标准即可完成分类。这一方法虽然无法给出具体的排序，但是可以有效地达到评价功能，有效地减小了不确定因素对评价工作的影响。

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