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基于k-means的大学生就业数据分析和可视化
摘要
大学生就业问题成了触动社会神经的核心话题,面临经济发展放缓以及高校毕业生数量不断增加的双重压力,作为一种惯用的非监督学习算法,K-Means具备强大聚类能力,能精准找出特征相似的数据组,通过此找出潜在的数据规律,本研究创新性地使用K-Means聚类算法对大量学生就业数据做了细致分析,采用直观形象的可视化呈现方式,清楚地呈现了各学生群体就业特征的分布样式,为就业咨询给予了有效数据。
关键词:大学生就业,非监督学习,K-means,可视化
Abstract
Thei
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