辑回归还可以提供每个特征的权重系数，帮助我们理解各个特征对学生成绩的影响程度。线性回归 (A.线性回归) 也可用于这个问题，但它更适用于连续数值型的目标变量的预测，而不是二分类问题。聚类 (c.聚类) 是无监督学习方法，不适用于这个情况。关联规则挖掘 (d.关联规则挖掘) 通常用于发现数据中的频繁项集和关联关系，不太适合用于预测学生成绩的问题。因此，在给出的选项中，选择使用逻辑回归模型（b.逻辑回归）是合适的，它可以用于预测学生学习成绩是否会提高，并了解GpA、tUc和pSI对学生成绩的影响程度。4、K-means算法在给定数据集上运行第一次后的结果为，数据集分为三个簇： cluster1： (1, 3)、 (2,4)；cluster2： (4, 0) 、(2, 0)；cluster3 ：(0, 3)、 (0, 5)。样本(0, 3)和cluster2的质心之间的曼哈顿距离为：你的答案：5你的计算过程：cluster2的质心：(4+2)\/23;0样本的坐标是 (0, 3)，cluster 2 的质心是 (3, 0)。将给定的点代入公式，我们有：d |3 - 0| + |0 - 3| |3| + |-3| 3 + 3 6。