如何使用多个数据点将最相似的项目分成两组？

Question

我从事教育工作，希望从多个任务中获取学生的分数，并根据他们的分数将学生分成两组。基本上，我需要把分数最接近的学生分成两组。我该怎么做呢？我对代码相当缺乏经验，不确定如何处理这个问题。我正在使用Python。例如，假设一个学生的分数为50%，100%，等等。我希望分数最相似的学生分组成对（他们名字的元组是理想的输出）。每个学生总共有八个分数，需要纳入代码中。 谢谢 瑞秋

Answer 1

您可以运行“最近邻”算法。 例如： 见scikit NearestNeighbors

您将分数编码为8维空间中的点（例如50%->；0.5），并使用n=1运行算法

neigh = NearestNeighbors(n_neighbors=1)
neigh.fit(scores) 

Answer 2

您可以使用kmeans集群。见：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html

    from sklearn.cluster import KMeans
    import numpy as np
    #insert your csv file as 2D numpy array without the header or row index. Your input data size should be total number of students * 8.
    X = np.array(input_data)
    #set n_clusters to half the number of students
    kmeans = KMeans(n_clusters=num_students/2, random_state=0).fit(X)
    kmeans.labels_