<pre><code>
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
# 加载学生数据
data = pd.read_csv('student_data.csv')
# 特征选择
features = data[['study_hours', 'attendance_rate', 'course_scores']]
# 使用KMeans算法进行聚类分析
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(features)
# 输出每个学生的聚类结果
data['cluster'] = kmeans.labels_
# 分析各聚类群体的特点
grouped = data.groupby('cluster')
for name, group in grouped:
print(f"Cluster {name}:")
print(group.describe())
# 根据聚类结果调整教育资源分配
def allocate_resources(cluster):
if cluster == 0:
return {'tutoring': 10, 'library_hours': 5}
elif cluster == 1:
return {'tutoring': 5, 'library_hours': 10}
else:
return {'tutoring': 7, 'library_hours': 7}
# 应用资源分配策略
data['resource_allocation'] = data['cluster'].apply(allocate_resources)
print(data[['cluster', 'resource_allocation']])
</code></pre>
在当今的数据驱动时代，大数据平台在大学的应用日益广泛。通过收集和分析学生的学习行为数据，可以更好地理解学生的需求并提供个性化的教学支持。上述代码展示了如何使用Python和sklearn库进行学生行为聚类分析，并根据聚类结果调整教育资源的分配。