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学生评教数据的知识挖掘研究

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学生评教数据的知识挖掘研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-6页
目录第6-8页
第一章 绪论第8-14页
  · 研究背景及意义第8-9页
  · 国内外研究现状第9-11页
    · 数据挖掘的研究现状第9-10页
    · 学生评教的研究现状第10-11页
  · 主要研究内容及研究方法第11-13页
    · 主要研究内容第11-12页
    · 研究方法第12-13页
  · 本文组织结构第13-14页
第二章 相关理论第14-29页
  · 数据挖掘简介第14-16页
    · 数据挖掘定义第14页
    · 数据挖掘过程第14-15页
    · 数据挖掘应用第15-16页
  · 关联规则第16-22页
    · 关联规则基本概念及其定义第16-17页
    · 关联规则分类第17-18页
    · 经典关联规则算法-Apriori第18-19页
    · Apriori关联规则挖掘举例第19-22页
  · 聚类算法第22-26页
    · 聚类算法概述及其应用第22-23页
    · 聚类分类第23页
    · 划分聚类算法第23-24页
    · 层次聚类算法第24-26页
  · 相关系数第26-27页
  · 标准方差第27-29页
第三章 知识挖掘工具的选取与实现第29-40页
  · Apriori关联规则算法实现第29-34页
  · 划分聚类算法参数选取第34-36页
  · 两种层次聚类方法分析与实现第36-38页
  · 相关系数编程实现第38-39页
  · 标准方差编程实现第39-40页
第四章 学生评教数据的知识发现第40-56页
  · 学生评教量表指标分类第40-43页
    · 合并学生评教数据的依据第40-41页
    · 用K-means和层次聚类将学生评教量表指标分类第41-43页
  · 学生评教量表中各指标间关系研究第43-47页
    · 基于关联规则方法的研究第43-46页
    · 基于相关系数方法的研究第46-47页
  · 学生评教量表知识发现结果的验证第47-49页
  · 教师个体因素与学生评教结果的关联分析第49-56页
    · 教师单因素与总评结果之间关系研究第49-51页
    · 教师多因素与总评结果之间关系研究第51-56页
第五章 总结与展望第56-58页
  · 总结第56-57页
  · 展望第57-58页
参考文献第58-61页
附表第61-66页
致谢第66页

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