缺失学生成绩数据的成绩预测

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摘要：教育数据挖掘广泛应用于学习行为分析、学生成绩预测、个性化教育推荐、教学改进及评估等多个方面。该研究重点关注学生成绩缺失数据补充的方法改进，提出了一种基于改进KNN算法的数值插补方法，通过计算与缺失样本距离最近的K个样本，采用它们的值来估计缺失数据，通过对学生缺失成绩数据的分析和插补能够提高预测的准确性，从而为教育工作者提供更加科学的管理决策依据，为教学改革和学业管理提供数据支持。（剩余6075字）

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