本次研究的核心内容是利用K均值聚类分析方法探究高等教育自学考试（自考）中考生流失现象，这种方法属于数据挖掘领域中的一个应用实例。我们需要了解数据挖掘的概念。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的、人们事先不知道的、但又潜在有用的信息和知识的过程。它在计算机领域是一个非常活跃的研究课题，并且其研究成果已经广泛应用于多个行业，包括金融、医疗保健、零售、制造业、工程与科学等。
在自考场景中，考生流失是一个普遍的问题，分析考生流失的原因对于改进自考的管理方法具有非常重要的意义。传统上，研究人员可能会采用分类统计等方法来分析流失规律，例如通过分析考生的公共课成绩。然而，本文采取了更为复杂的数据挖掘技术——聚类分析方法，特别是K-Means聚类算法，来寻找自考生各种属性与考生流失之间的联系。
要进行此类分析，首先需要对流失考生有一个明确的定义。研究中引入了“跨度”和“暂停期”两个概念：“跨度”指的是考生从参加第一门课程考试到参加最后一门课程考试的时间间隔；而“暂停期”是指考生在连续两次考试之间间隔时间最长的一次。通过这两个定义，研究者可以具体界定出哪些考生被视为流失考生。研究中将跨度大于等于66个月、暂停期大于等于24个月的考生定义为流失考生，并据此从18050名未毕业考生中筛选出12545名流失考生，从而得出了自考总流失率为69.5%这一结论。
接下来，研究者会收集流失考生的数据，包括个人属性、考试成绩、学习行为等信息，并使用K均值聚类分析方法将这些考生根据其特征划分为不同的类别。在K均值聚类方法中，算法将尝试找到K个中心点，使得每个点周围的点到该中心点的距离之和最小化。这样的分类可以帮助研究者理解不同属性的考生流失模式，并可能揭示出哪些因素是影响考生是否流失的关键因素。
具体来说，K均值聚类算法通过迭代计算，将数据分配到最近的中心点所代表的簇中，每次迭代都会更新中心点的位置，直到达到某个停止条件（例如中心点位置变化小于某个阈值或迭代次数达到上限）。
在实际应用中，研究者需确定一个合适的K值，这通常依赖于领域知识、数据集的特性或使用诸如肘部法则等技术。确定了K值之后，就可以开始算法迭代过程，并最终输出聚类结果。聚类结果将揭示出若干流失考生群体，每个群体有其特定的特征和流失倾向。
研究的最终目标是为教育机构提供数据归纳结果和建议，以优化教育资源配置，改善教学方法，提供更具针对性的支持措施，从而降低考生流失率。此外，通过分析流失考生的数据，教育管理者可以更好地理解考生的需求和困难，进而采取措施来减少未来的流失情况。
值得注意的是，本文的研究背景是针对北京市的自考生进行的，但其方法和结论对于其他地区或国家的自考流失现象分析也有一定的参考价值和指导意义。随着教育信息化和大数据分析技术的发展，未来我们可以期待更多类似的研究能够帮助教育机构发现并解决问题，提高教育质量，为学生提供更加个性化和有效的教育路径。
