各位请问这种题能给点思路嘛？
MATLAB解答
附件中给出了100位大学生某门课程的网络学习数据，包括
登录次数、参与讨论次数、习题提交次数submission_times
5个任务点的完成进度（用百分比表示）task_progress_(i)，i=1,2,3,4,5
6个在线视频观看时间（分钟）video_watch_time_(i)和进度（用百分比表示），watch_progress_(i)i=1,2,3,4,5,6
3次段考的成绩（百分制）exam_（i）i=1,2,3。
1、请根据数据建立模型，将100个大学生进行分类，如何分类？分为几类更恰当？并各类学生有什么特征。
2、如何根据上述数据对学生的综合表现进行评价，建立你的评价模型并给出每个学生的评价结果。
submission_times task_progress_1 task_progress_2 task_progress_3 task_progress_4 task_progress_5 video_watch_time_1 watch_progress_1 video_watch_time_2 watch_progress_2 video_watch_time_3 watch_progress_3 video_watch_time_4 watch_progress_4 video_watch_time_5 watch_progress_5 video_watch_time_6 watch_progress_6 exam_1 exam_2 exam_3
9 91 98 97 100 54 79 95 110 96 143 64 74 83 144 62 61 60 96 84 100
12 90 96 61 75 93 150 69 58 73 47 59 76 61 148 96 143 87 44 61 57
4 83 70 64 81 100 66 50 55 66 138 54 135 50 67 69 147 64 46 45 24
6 50 95 65 67 76 146 92 77 56 66 74 115 83 32 76 125 84 10 20 28
10 78 98 65 68 60 57 69 42 77 124 89 52 97 127 72 86 100 64 82 95
5 54 91 68 57 60 92 78 56 77 92 75 80 82 58 56 63 64 31 11 19
4 88 78 68 94 91 92 52 63 74 65 92 129 75 146 76 137 60 53 8 25
10 74 89 84 59 53 96 67 62 84 40 98 52 86 43 89 66 53 53 57 75
11 80 70 77 85 56 99 98 138 57 91 60 79 74 48 69 45 66 32 60 51
7 51 70 65 96 72 147 60 102 96 118 73 105 71 101 96 54 80 42 66 70
9 89 65 50 73 63 119 62 83 69 37 60 93 73 114 83 137 82 45 34 60
6 63 93 98 87 79 51 61 46 81 40 83 49 55 71 60 92 83 21 15 29
8 97 52 97 75 69 68 88 144 83 56 65 134 94 30 92 81 73 33 37 49
8 63 80 100 59 91 89 94 127 62 136 68 41 62 91 54 39 82 23 32 28
9 61 94 73 72 83 84 64 117 59 67 87 149 56 120 57 89 66 19 24 19
5 93 75 95 97 65 70 64 106 61 128 78 115 55 66 68 129 57 29 24 37
7 92 57 96 99 85 142 90 107 55 37 53 93 80 93 67 74 80 29 29 29
5 68 85 97 58 80 111 68 108 90 94 65 122 63 68 78 58 67 23 39 37
7 84 73 66 83 87 41 95 113 64 77 91 76 84 142 99 99 83 45 51 57
8 78 58 86 58 59 30 52 74 98 131 58 145 66 131 76 35 53 51 45 42
12 87 73 58 75 56 36 61 63 90 61 61 113 100 137 96 150 82 38 73 78
5 85 60 86 73 75 81 83 39 57 127 68 94 93 127 100 104 51 0 16 0
4 88 87 53 92 87 148 63 82 68 124 94 109 51 81 100 60 65 0 0 0
7 97 82 50 71 69 77 59 104 79 78 87 39 99 86 74 139 53 46 45 58
7 58 61 72 73 65 104 64 33 83 70 65 111 62 38 86 64 99 40 40 43
7 81 67 77 58 59 100 50 84 97 112 77 89 57 143 82 32 83 37 61 40
5 66 85 69 69 92 87 84 117 52 91 83 35 95 65 91 132 90 29 9 36
9 87 88 75 66 61 136 81 74 53 101 77 52 73 93 85 143 76 74 50 71
6 53 85 75 75 78 149 94 77 62 75 50 108 58 42 94 62 81 7 15 24
10 60 64 91 81 68 114 86 52 83 149 100 84 70 54 66 92 54 57 52 57
9 83 87 68 57 77 44 62 150 94 139 93 114 56 58 71 112 74 44 43 53
4 67 80 95 93 61 69 91 103 60 39 61 66 79 104 79 135 76 13 26 18
5 54 79 80 67 87 102 85 119 83 138 96 112 78 116 57 120 92 26 20 24
7 84 63 62 68 66 68 52 48 61 101 84 30 83 143 70 34 86 44 48 77
5 98 67 50 89 83 67 58 114 69 116 83 66 51 120 92 133 87 29 12 11
4 64 90 88 91 72 127 79 141 90 83 54 95 55 105 95 107 80 19 42 31
11 82 94 72 65 76 55 99 71 66 108 86 93 65 105 66 64 87 78 48 70
10 56 77 64 69 77 46 100 105 89 52 58 39 53 41 89 115 82 43 57 57
8 89 92 60 92 91 65 90 132 55 89 75 32 66 137 70 67 88 40 46 61
11 83 93 62 51 88 60 81 128 94 101 67 98 72 66 90 66 80 25 31 48
4 70 89 67 51 88 47 75 133 90 115 84 82 60 74 80 78 77 11 0 0
10 58 74 91 73 94 107 88 31 77 103 81 104 96 79 93 103 75 69 80 84
5 70 72 75 90 88 76 92 85 59 95 75 89 56 127 83 147 94 36 36 58
5 82 85 97 65 73 65 77 97 72 82 73 70 56 136 94 124 56 56 64 71
8 99 59 58 50 84 62 86 95 67 63 90 66 90 46 67 118 85 11 22 18
9 65 66 68 67 67 83 76 52 68 95 75 135 92 53 96 136 100 30 35 22
8 83 50 78 50 55 104 59 74 88 144 66 100 64 144 62 102 83 10 18 27
8 98 63 64 64 88 131 92 73 94 132 82 110 84 45 68 101 76 54 51 58
5 81 85 60 60 70 66 57 82 57 44 69 129 77 125 97 94 54 25 18 16
11 62 77 80 66 87 77 60 91 76 93 71 44 56 112 89 71 70 86 81 100
9 87 61 74 53 77 79 84 42 75 59 77 52 86 112 50 84 100 61 54 52
8 73 72 65 86 84 133 93 134 82 148 71 101 56 32 84 141 85 37 51 64
11 82 74 94 70 83 148 78 105 65 86 56 125 58 144 70 31 69 58 46 47
9 78 91 53 83 85 58 92 122 68 36 63 125 57 143 67 127 100 47 44 50
10 62 98 67 81 99 133 73 94 56 86 91 36 62 107 66 41 52 59 70 87
12 68 57 97 59 79 136 56 135 89 104 56 36 51 142 84 77 60 43 39 52
9 100 72 53 57 82 100 64 74 54 47 94 103 92 56 72 133 76 64 38 52
9 95 73 72 92 87 69 65 91 82 124 63 47 55 32 76 104 62 57 85 90
10 61 60 63 82 85 143 92 68 78 52 100 119 79 143 88 39 50 30 49 53
7 78 51 77 90 53 141 96 48 88 126 98 60 71 82 66 73 100 66 52 79
7 85 95 100 98 93 79 70 80 75 44 96 51 68 79 75 42 69 23 42 47
7 66 70 89 63 87 86 59 147 84 73 76 38 81 143 81 106 80 63 90 87
5 71 78 60 81 99 146 99 87 85 50 98 37 58 131 85 76 70 13 15 21
7 63 95 73 96 85 52 93 41 63 142 96 66 69 54 86 67 91 41 36 54
6 56 66 67 86 73 57 64 32 98 100 75 128 100 94 70 124 58 40 26 40
12 52 91 52 96 62 102 88 138 56 118 58 134 93 144 68 50 54 49 74 78
5 62 76 63 98 76 50 73 67 61 55 67 106 65 54 73 85 97 12 10 0
8 59 91 69 95 53 109 94 78 88 146 55 94 59 57 90 128 57 13 33 57
10 56 72 57 94 84 69 87 127 72 143 62 84 80 84 59 121 78 51 54 45
7 76 98 54 54 63 57 79 107 72 123 52 124 93 58 83 69 62 18 11 0
8 74 81 81 67 63 136 95 45 76 71 95 91 59 109 88 148 85 32 54 66
9 65 82 80 73 88 110 83 117 87 90 77 99 64 42 98 34 60 14 30 46
5 77 73 85 58 63 115 53 51 66 146 93 108 63 61 79 84 98 31 54 48
11 52 64 51 89 89 94 81 126 92 42 66 135 82 92 61 100 51 17 44 35
9 83 90 68 90 64 117 67 114 67 127 95 87 59 126 61 46 95 69 94 100
8 82 77 73 57 86 35 59 150 100 70 89 114 99 33 73 38 59 48 56 52
12 55 95 53 78 50 92 97 81 86 82 65 105 95 42 86 34 70 32 71 71
5 63 96 71 58 69 147 71 102 74 51 91 84 66 149 80 48 65 27 32 19
6 62 52 84 89 81 117 67 39 65 43 61 43 57 85 93 67 52 24 25 43
7 93 52 56 50 99 105 100 79 82 65 66 45 87 93 90 106 99 43 32 50
6 58 74 74 81 94 139 57 110 94 44 96 110 82 40 73 64 57 18 23 25
5 98 75 63 87 100 54 80 57 92 119 57 101 83 103 53 41 97 41 42 63
8 90 66 58 94 66 68 82 46 62 98 55 49 75 42 68 103 63 39 48 36
4 90 69 78 57 60 34 84 120 51 129 52 44 70 119 61 93 74 0 0 0
5 66 56 64 77 77 121 68 78 57 100 55 130 70 107 80 99 95 17 14 9
6 58 93 97 82 94 101 70 77 86 42 73 50 68 89 58 122 67 50 64 56
11 92 99 71 71 89 92 74 122 80 78 100 75 65 146 73 139 98 55 67 48
6 79 72 95 100 93 129 91 133 97 92 91 47 76 40 56 89 90 37 37 63
10 98 92 50 60 82 81 74 62 79 108 84 115 65 121 93 136 83 84 81 71
11 81 81 73 75 57 48 82 61 69 105 77 95 59 127 76 94 89 61 76 75
4 89 84 65 100 63 148 94 78 68 33 68 138 77 31 59 105 72 25 46 37
9 77 59 96 80 79 126 90 137 68 144 95 43 62 51 70 43 55 19 46 45
5 95 59 75 69 94 141 91 47 62 76 90 64 67 62 90 124 99 32 41 70
6 70 80 54 53 58 81 83 35 67 125 55 116 88 45 94 148 54 27 0 0
11 82 86 64 64 55 134 58 55 53 150 91 127 85 36 73 95 77 42 25 56
9 68 93 92 100 51 37 97 80 69 134 60 97 81 89 100 135 99 50 31 35
10 54 69 63 83 60 114 85 139 61 92 79 100 55 64 58 97 92 26 32 29
6 73 52 77 61 69 102 96 148 57 70 95 37 51 88 63 83 52 18 0 26
12 61 60 56 75 81 137 67 35 99 49 83 87 65 114 67 119 79 44 65 70
8 73 95 83 68 64 85 87 95 63 95 64 138 87 114 80 120 86 0 40 73
我可以利用聚类分析来将这100个大学生进行分类，并通过观察聚类结果来决定分为几类比较恰当。具体来说，我会使用k-means算法来进行聚类分析，示例代码如下：
% 加载数据
data = readtable('students_data.csv');
% 数据预处理
data = table2array(data(:, 2:end)); % 去除第一列学生编号
data = normalize(data); % 数据归一化
% k-means聚类分析
num_clusters = 3; % 假设聚成3类
[labels, centroids] = kmeans(data, num_clusters);
% 观察聚类结果
figure;
scatter3(data(:,1), data(:,2), data(:,3), 20, labels);
xlabel('Feature 1');
ylabel('Feature 2');
zlabel('Feature 3');
% 输出每类学生的特征和表现
for i=1:num_clusters
fprintf('Class %d:\n', i);
class_indices = find(labels==i); % 找出属于该类别的学生编号
class_data = data(class_indices, :);
mean_features = mean(class_data, 1); % 计算该类学生在各个特征上的平均表现
fprintf('Mean features: ');
fprintf('%f ', mean_features);
fprintf('\n');
end
代码中，我将数据读入后进行了归一化处理，然后使用k-means算法将学生进行聚类分析，并观察聚类结果以决定分为几类。最后，我输出了每类学生的平均特征和表现。
对于如何评价学生的综合表现，我可以利用主成分分析（PCA）来进行降维处理，并设置一定的权重来综合考虑各个特征对学生表现的影响。示例代码如下：
% 加载数据
data = readtable('students_data.csv');
% 数据预处理
data = table2array(data(:, 2:end)); % 去除第一列学生编号
data = normalize(data); % 数据归一化
% 主成分分析（PCA）
[coeff, score, latent] = pca(data);
% 计算各个特征的贡献率
explained_variance_ratio = latent / sum(latent);
% 设置权重
login_weight = 0.1;
discussion_weight = 0.2;
submission_weight = 0.2;
task_weight = 0.2;
video_weight = 0.2;
exam_weight = 0.1;
% 综合考虑各个特征的影响
weighted_scores = score * [login_weight, discussion_weight, submission_weight, task_weight*5, video_weight*6, exam_weight]';
% 输出每个学生的评价结果
for i=1:size(data, 1)
fprintf('Student %d: %f\n', i, weighted_scores(i));
end
代码中，我使用主成分分析将数据进行降维处理，并计算各个特征的贡献率。然后，我设置了一定的权重来综合考虑各个特征对学生表现的影响，并将各个特征的得分与权重相乘再相加得到每个学生的综合得分。最后，我输出了每个学生的评价结果。需要注意的是，这里我只是简单地将各个特征的得分和权重相乘，实际上可以根据实际情况进行更加复杂的权重设置。
这就是聚类算法，聚类算法有很多，看你喜欢哪一种了。