聚类算法的操作逻辑，挺像按兴趣给学生分社团。你想啊，谁跟谁比较像，分一组就完事了。最常见的就是K 均值，逻辑简单、效率也不错，做教学挺好用。而像DBSCAN，就适合那种有噪声的数据，抓异常它更擅长。

至于关联规则挖掘，嗯，说白了就是看哪些东西常常一起出现。比如学生选课数据，发现选了数据结构的同学常常也选算法设计，那你是不是可以推荐一下？经典算法像Apriori、FP-Growth，频繁项集都挺拿手的。

这些算法在教学评估里，真挺实用。像聚类可以帮你搞清楚学生的学习类型，资源该怎么分配也就有谱了；而关联规则能挖出选课偏好，推荐系统直接用上。有点意思吧？

要注意哦，数据预是关键，数据不干净，这些算法跑出来也不靠谱。如果你是搞教育方向的数据，这俩算法真值得花点时间研究。