《表3 最终聚类中心：基于可视化学习分析的研究性学习学生画像构建研究》

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《基于可视化学习分析的研究性学习学生画像构建研究》

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聚类分析前，一般由分析者自行决定聚类的类别数，类别数将决定后期画像构建的类型数，一般以3—4个画像最佳。本研究通过多次分析后发现，当聚类数为4时，得到的学生行为特征和数目最为适宜。在尝试不同聚类数时，为确保所有变量在各类之间均有差异性，根据对各变量类之间的比较，删除类间无差异变量r10、r11和r12（p>0.05）。同时发现课题样本中存在2个离群值。因此，删除类间无差异变量和离群值后，最终剩余10个数据项、491份课题的数据样本用于分析。最终各类聚类中心距离分布均匀，如表3所示。