Die Zeit der Daten und Technologien hat dazu gef hrt, dass gro e Mengen an Daten gesammelt werden. Diese gesammelten Daten m ssen in eine hilfreiche Struktur f r eine bessere grundlegende F hrung umgewandelt werden. In jeder Hochschule/Organisation gibt es eine Vielzahl von Informationen ber die Sch ler, wie z.B. Teilnahme, Noten usw. Diese Informationen k nnen mit Hilfe von Information-Mining-Verfahren subjektiv und quantitativ untersucht werden. Die Untersuchung der Ausf hrung nimmt eine wichtige Aufgabe in h heren Institutionen ein, und der Eindruck oder die Bewertung der Studenten ist ein wichtiger Faktor. Hochschul- und Fachverb nde stehen vor gro en Herausforderungen, und ihre Pr fung besteht darin, ihre Leistung zu verbessern. Die Arbeit konzentriert sich auf die Erstellung eines Rahmens f r die Untersuchung der Ausf hrung von Studenten auf der Grundlage von DBScan und Grid-basierten Methoden. Die Mehrheit der traditionellen Gruppierungsans tze arbeitet nur mit rund geformten Paketen, es m ssen verschiedene Techniken zur weiteren Gruppierung f r Gruppen mit subjektiven Formen untersucht werden. Ohne die Sch tzung der gemeinsamen Trennungen, zeigt diese Arbeit eine elektive Technik, um die Gruppierung von Informationen mit jeder Form zu erf llen und schreien deutlich schneller und progressiv wirksam.
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