随着校园信息化建设的不断深入，校园内各应用系统逐渐增多，运用数据挖掘技术可以从海量的数据中提取潜在有用的信息用于分析高校学生的日常行为与成绩方面的相关性。对一卡通系统、图书馆管理系统、教务系统等多维数据进行采集，基于密度聚类算法，在初始聚类中心选择的基础上结合了距离的度量，重新定义核心点、孤立点、边界点等概念，构建一个改进的密度聚类算法进行数据挖掘分析，达到对学生学习成绩的预警，避免出现挂科、留级等严重的学业问题。
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