[发明专利]一种集成的无监督学生行为聚类方法

摘要

本发明针对调查问卷方法在收集数据方面的局限性，以及统计方法、监督学习方法和半监督学习方法对学生标签的严重依赖，提出了一种集成的无监督学生行为聚类方法。首先提取学生行为数据的特征，特征分为三部分，利用众数、平均值以及范围描述数据的集中趋势，利用最小值、第一分位数、中位数、第三分位数以及最大值表达数据的离散情况，利用香农熵衡量行为发生时间和地点的规律程度；然后利用方差和相关性分析选择最佳的行为特征；最后利用DBSCAN对学生的行为特征进行初始聚类，对于超大簇采用K‑means进一步细分，得到最终的聚类结果。本发明不依赖学生标签，仅通过分析行为数据完成聚类，为学生的精细化服务和管理奠定了基础。