简介:摘 要:本研究基于大学排名数据,运用数据可视化、主成分分析和聚 类的方法,对大学进行统计分析。首先,收集了大学排名榜单的数据,并利 用数据可视化技术将这些数据以图表形式展示出来。通过对地区分布、学科 分布和各项指标的对比分析,我们能够更好地理解不同大学之间的差异与特 点,我国高等教育发展的总体趋势。其次,我们运用主成分分析方法对大学 排名指标进行降维处理,以减少数据的复杂性并寻找主要影响因素。通过主 成分分析,我们可以确定哪些指标对于大学排名的影响最为重要。此外,主 成分分析还可以帮助我们发现指标之间的相关性,进一步理解大学排名的内 在结构。而后,我们采用聚类方法对大学进行分类,以便更好地识别相似的 大学群体。通过聚类分析,我们可以将大学划分为几个有相似特征的群组, 从而更好地理解大学的共性和差异。最后,针对分析结果给出相应结论与建 议。
简介:今天是大数据的时代,更是一个要求精准的时代,在工作和生活中总会遇到类似在线影片租赁公司Netflix对若干电影进行人气排名的问题.他们试图通过回收影迷打分的问卷调查来解决,可惜许多影迷并没有观看全部电影,因此如何通过这份不完整的问卷调查数据来对电影人气进行排序,就引起了人们的高度关注,其关键点在于矩阵缺失元素的填充.近几年来,数学家们发明了一种崭新的方法——矩阵填充方法,建立数学模型,较好地解决了该问题.类似问题在机器学习、图像和视频处理等领域也会遇到,涉及面较广.本文基于矩阵填充方法,处理2017年12月28日教育部发布的第4轮学科评估数据,建立核范数最小化模型,选取SVT算法,对参评的所有490所高校未参评或未设置学科的得分进行预测,进而计算高校的学科平均得分,得到高校综合排名.同时,由填充后的学科得分也能回答一所高校如果想扩大学科数量,下一个最应该设置的学科是哪一个,从而达到学科优化布局的效果.