一种量化判断聚类数目改进K-Means模型的学习成效分析方法

本发明涉及聚类分析算法技术领域，具体涉及一种量化判断聚类数目改进K‑Means模型的学习成效分析方法，本发明结合肘部算法通过量化确定拐点，找到K‑means模型最佳聚类数目K，降低拐点确定的主观性，提高聚类结果的稳定性和准确性。提出的方法具有更好的分类效果，能够更清晰地识别不同学生群体的特征，指导教师根据不同的学生群体提出针对性的教育教学改进策略，提升教师教育教学水平。从而解决了现有的学习成效分析方法准确性较低的问题。