数据挖掘在高校科研业务管理系统中的应用主要体现在帮助高等教育机构从大量教学和科研信息中提取有用的信息和知识，以此为学校提供决策支持。通过这一过程，高校能够更加有效地引导科研工作，发现教学和科研活动中的潜在规则，并对科研工作者进行更有效的管理。
一、数据挖掘的概念和分类
数据挖掘是从大量、不完全、有噪声、模糊、随机的数据中，提取隐含在其中、但又是潜在且有用的信息和知识的过程。其目的不仅仅是进行简单查询，而是深入发掘数据中蕴含的知识，帮助决策者从数据中发现潜在关联、预测未来的趋势和模式，发现那些被忽略的信息。数据挖掘通常可以分为预言性数据挖掘和描述性数据挖掘两大类。预言性数据挖掘建立模型以进行预测，而描述性数据挖掘则旨在发现数据的一般性质。
二、预言性数据挖掘与分类算法
预言性数据挖掘主要通过建立一个或一组模型，对数据进行分析以产生关于数据的预测。这一类数据挖掘使用的主要方法是分类。分类通过数据集发现可以描述并区分数据类别的分类模型，以预测未知数据的类别。常见的分类算法包括朴素贝叶斯算法、人工神经网络、规则推导、决策树算法、最近邻算法等。
三、描述性数据挖掘与聚类分析
描述性数据挖掘采用的主要方法包括聚类分析和异常检测。聚类分析将数据集分为不同的类或簇，使类和类之间对象的差别明显，类内部对象之间的差异很小。聚类分析可以揭示数据中的内在结构，帮助发现数据的分布模式和数据间的相似性。聚类分析在数据挖掘中非常重要，它能够帮助研究人员找到数据中的自然分组。
四、聚类分析算法的应用
在高校科研业务管理系统中，聚类分析可应用于对科研人员进行分类，挖掘科研工作者的素质和科研工作的潜在规则。通过分析，管理者可以识别出最有价值的科研人员，并据此采取措施，以促进科研工作的进一步发展。K平均聚类算法是一种经典的聚类算法，通过指定聚类数量（k值），将数据对象划分到不同的簇中。然而，该算法存在一些缺点，比如对初始聚类中心的选择敏感，对噪声和孤立点数据敏感，且只能处理数值型数据。
为了克服这些局限性，文章提出了对算法的改进。通过给每个数据对象赋予一个定量值（权值），改进后的算法可以处理符号型数据，并且通过加权平均值来计算簇的中心，从而提高聚类效果。这种方法不仅能够处理数值型数据，还能够处理符号型数据，如文本、类别标签等。
五、数据分析的重要性
通过对科研业务管理系统中积累的数据进行深入分析，高校可以更好地了解科研活动的现状，评估科研工作的质量，并为科研工作者提供更有针对性的支持。数据挖掘技术的应用可以帮助高校发现教学和科研活动中的新规律和趋势，同时，它也可以帮助高校在科研项目申报、成果评价和管理等环节做出更加明智的决策。
数据挖掘技术在高校科研业务管理系统中的应用具有深远的意义。通过数据挖掘技术的引入，不仅可以提高科研管理的效率，还可以增强高校科研活动的精准性和科学性，从而推动高校科研工作的发展和进步。
