also illustrated basic tendency, di

also illustrated basic tendency, distribution, and group information at a glance. Such an overview is
necessary for gaining a better understanding of how to apply further data mining techniques.
Clustering algorithms were used to categorize students into homogeneous groups. K-means clustering
techniques were applied to group students based on their shared characteristics: learning preference,
time, duration, frequency, and learning performance. This method was based on distance concepts
among individual participants and was intended to gather individuals who were close into the same
group for further analysis (Roiger and Geatz, 2003).
Association rules were applied to find non-sequential relationships among two or more variables. An
example of association rules in this study would be “behavior A

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นอกจากนี้ยังแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มการจัดจำหน่ายและกลุ่มข้อมูลพื้นฐานได้อย่างรวดเร็ว ภาพรวมดังกล่าวเป็นสิ่งที่จำเป็นสำหรับ
ดึงดูดความเข้าใจที่ดีของวิธีการที่จะใช้ต่อไปเทคนิคการทำเหมืองข้อมูล. ขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่ม
ถูกนำมาใช้ในการจัดกลุ่มนักเรียนออกเป็นกลุ่มเหมือนกัน k-หมายถึงการจัดกลุ่ม
เทคนิคที่ถูกนำไปใช้กับนักเรียนกลุ่มขึ้นอยู่กับลักษณะที่ใช้ร่วมกันของพวกเขาตั้งค่าการเรียนรู้
เวลาระยะเวลาความถี่และประสิทธิภาพการเรียนรู้ วิธีการนี​​้ก็ขึ้นอยู่กับแนวความคิดทาง
ในหมู่ผู้เข้าร่วมแต่ละคนและตั้งใจที่จะรวบรวมบุคคลที่มีความใกล้ชิดในกลุ่มเดียวกัน
สำหรับการวิเคราะห์ต่อไป (roiger และ geatz, 2003).
กฎสมาคมที่ถูกนำมาใช้เพื่อค้นหาความสัมพันธ์ที่ไม่เป็นลำดับระหว่างสองหรือ ตัวแปรมากขึ้น
ตัวอย่างของกฎระเบียบที่เกี่ยวข้องในการศึกษาครั้งนี้จะเป็น "พฤติกรรม