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【运行截图请往下看】编程语言：Android、iOS、C#、Asp/Asp.net、Java、Vb、Php、Jsp、C++等
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开发软件： PyCharm 开发语言环境： Python3.6以上
国内研究者对高校宿舍分配问题进行了广泛的研究，尤其是在宿舍管理和学生居住环境改善方面。一些研究基于统计学和数学模型，利用数据分析和优化算法来实现宿舍分配的优化。然而，传统的方法主要依赖于人工决策和经验，存在着效率低下、主观性强等问题。因此，研究者开始尝试引入聚类算法来改进宿舍分配的方法和结果。
国外研究者在高校宿舍分配领域也进行了大量的研究工作。一些研究聚焦于利用智能算法和机器学习方法来优化宿舍分配过程，以提高分配的准确性和效率。其中，聚类算法作为一种常用的数据分析方法，被广泛应用于宿舍分配中。研究者通过将学生的特征和需求作为输入数据，利用聚类算法将学生分组到相似的宿舍中，以提供更好的居住环境和生活体验。
国内外的研究表明聚类算法在高校宿舍分配中具有重要的应用价值。聚类算法可以帮助高校实现自动化的宿舍分配过程，提高分配的准确性和效率。通过对国内外研究现状的综合分析，本研究将在此基础上进一步探索聚类算法在高校宿舍分配中的应用，并设计开发相应的系统，以期为高校宿舍管理提供一种创新的、科学的宿舍分配方案，为提高学生的生活质量和满意度做出积极贡献。
照片名称：1宿舍学生画像数据
照片名称：2基于KMeans聚类分析的k值和sse性能指标图
照片名称：3轮廓系数和ch值图
照片名称：4聚类结果数量统计柱状图
照片名称：5数据降维显示聚类结果
照片名称：6聚类雷达图显示
照片名称：7聚类结果分析图
照片名称：8聚类中心及占比数据导出excel
照片名称：9最终聚类结果显示导出到excel
照片名称：10聚类算法源码
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