• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于R語言的主成分分析與聚類分析在成績評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

    2024-12-05 00:00:00申丹丹
    科技資訊 2024年21期

    摘 要:主成分分析與聚類分析是當(dāng)前大數(shù)據(jù)時(shí)代較有應(yīng)用前景的數(shù)據(jù)分析方法。首先介紹主成分分析與聚類分析的原理以及在R語言中的算法實(shí)現(xiàn)。利用主成分分析,建立一種可以綜合評(píng)價(jià)成績的方式,通過成績綜合評(píng)價(jià)的得分進(jìn)行相應(yīng)的排名,然后根據(jù)主成分中的得分進(jìn)行聚類分析。通過對20名學(xué)生考試成績的分析與評(píng)價(jià),得出的結(jié)果可以用來反映學(xué)生的學(xué)習(xí)情況與教師的教學(xué)成效,為成績的管理提供一種合理且便于操作的方式。

    關(guān)鍵詞:主成分分析 聚類分析 K-means聚類 R語言 成績分析

    中圖分類號(hào):G642

    Application of Principal Component Analysis and Cluster Analysis Based on R Language in Score Evaluation

    SHEN Dandan

    Changzhi Medical College, Changzhi, Shanxi Province, 046000 China

    Abstract: Principal Component Analysis and Cluster Analysis are the most promising data analysis methods in the current era of big data. Firstly, it introduces the principles of Principal Component Analysis and Cluster Analysis, as well as their algorithm implementation in R language. Using Principal Component Analysis, it establishes a comprehensive score evaluation method, and ranks based on the comprehensive score evaluation, and then conducts Cluster Analysis based on the scores in the principal components. By analyzing and evaluating the exam scores of 20 students, the results can be used to reflect the learning situation of students and the teaching effectiveness of teachers, providing a reasonable and easy to operate way for score management.

    Key Words: Principal Component Analysis; Cluster Analysis; K-means cluster; R language; Score analysis

    當(dāng)前信息化時(shí)代背景下,面對高校教學(xué)中學(xué)生成績錯(cuò)綜復(fù)雜的情形,利用傳統(tǒng)的成績評(píng)定方式有一定的局限性,通常是采用加權(quán)評(píng)分法或?qū)λ谐煽兦蠛?,然后依?jù)絕對分?jǐn)?shù)來進(jìn)行等級(jí)評(píng)定。然而在設(shè)置加權(quán)的權(quán)重時(shí),人為主觀因素較大,直接對所有成績求和無法反映學(xué)生真實(shí)的學(xué)習(xí)情況與能力,利用絕對分?jǐn)?shù)來進(jìn)行成績評(píng)定時(shí)很大程度上依賴于考試的形式、試卷的結(jié)構(gòu)以及難易程度等,這些方法都存在一定的缺陷,不利于客觀、科學(xué)地評(píng)價(jià)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況,也不利于真實(shí)地反映教師的教學(xué)成果。主成分分析是把所有變量之間相關(guān)聯(lián)的復(fù)雜關(guān)系進(jìn)行簡化分析,聚類分析能從大量的數(shù)據(jù)中對有意義的數(shù)據(jù)分布模式進(jìn)行挖掘,將主成分分析與聚類分析應(yīng)用于學(xué)生成績評(píng)價(jià)時(shí),可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)成績評(píng)定方法所帶來的缺陷,更能科學(xué)客觀地反映學(xué)生的學(xué)習(xí)情況,從而為教學(xué)管理提供一定指導(dǎo)[3]。

    1 主成分分析

    1.1?; 主成分分析基本思想

    通常研究人員所要處理的問題大多是關(guān)于多變量的問題,變量越多,反應(yīng)問題的信息更全面,但也無疑給問題增加了難度,從而研究人員希望在保證不丟失大量原始信息量的基礎(chǔ)上,通過少量變量來反映問題。主成分分析就是采用降維的方式將具有一定相關(guān)性的多變量化為少數(shù)幾個(gè)不相關(guān)的綜合變量的統(tǒng)計(jì)分析方法。

    主成分分析的基本原理:將原始具有相關(guān)性的變量通過線性組合的方式形成新的線性無關(guān)的變量。第一個(gè)線性組合即為第一個(gè)新變量,要求它在所有線性組合中方差最大,含有的信息量最多。如果第一個(gè)線性組合無法提取原始變量的所有信息,則考慮第二個(gè)線性組合即第二個(gè)新變量,且第一個(gè)新變量中所含有的信息不出現(xiàn)在第二個(gè)新變量中,即這兩個(gè)變量的協(xié)方差為零。繼續(xù)進(jìn)行這個(gè)過程,直到包含的信息與原始變量包含的信息量相差不大。此過程即為主成分分析降維的過程,經(jīng)過此過程可以使問題得到簡化[8]。

    1.2 主成分分析基本理論

    設(shè)所研究的問題包含個(gè)變量,可構(gòu)成向量,協(xié)方差陣為,對做線性組合:

    得到新的綜合變量,這里表示與之間的相關(guān)系數(shù),所做的線性組合要求滿足以下條件:

    (1);(2) 與()互不相關(guān);(3) 是與不相關(guān)的所有線性組合中方差最大的。若滿足以上條件,則即為主成分,分別稱為原始變量的第1、第2、第個(gè)主成分,且對應(yīng)方差依次遞減,通常選擇前幾個(gè)方差較大且所含信息總和達(dá)到以上的主成分。

    每個(gè)主成分所含信息量的大小用方差來刻畫,要使的方差達(dá)到最大,即使達(dá)到最大,而協(xié)方差陣的特征值就是對應(yīng)主成分的方差,特征值所對應(yīng)的特征向量就是。是第個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率,表示第個(gè)主成分提取個(gè)變量的信息量,該值越大,表示對應(yīng)主成分所含信息量越多,為主成分的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率,表示前個(gè)主成分所含原始變量的信息量。

    1.3 利用主成分分析對成績評(píng)價(jià)的步驟

    設(shè)個(gè)學(xué)生,成績有個(gè)變量,第個(gè)學(xué)生的第項(xiàng)成績?yōu)?,則個(gè)學(xué)生個(gè)變量可構(gòu)成原始數(shù)據(jù)矩陣為。

    (1)對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,,其中,,。

    (2)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)后,計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣,,其中。

    (3)計(jì)算的特征值與相應(yīng)的特征向量,因而可以得到個(gè)主成分。

    (4)計(jì)算各個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率與累計(jì)方差貢獻(xiàn)率,當(dāng)前個(gè)主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到80%以上,確定主成分的個(gè)數(shù)為。

    (5)寫出綜合評(píng)價(jià)函數(shù):,函數(shù)值即為學(xué)生綜合得分。

    2 聚類分析

    2.1 聚類分析基本思想

    聚類分析是基于數(shù)據(jù)的相似性,根據(jù)數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行分類,聚合為一類的數(shù)據(jù)之間有較高的相似度,而類間的數(shù)據(jù)相似度較小。于是給定一組數(shù)據(jù)后,可以先確定度量數(shù)據(jù)之間相似程度的統(tǒng)計(jì)量,以此統(tǒng)計(jì)量為依據(jù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分,把相似度較大的數(shù)據(jù)歸為一類,把另外的一些相似度較大的數(shù)據(jù)又歸為另一類,相似度大的歸到一個(gè)小的分類單位,相似度小的歸到一個(gè)大的分類單位,直至所有的數(shù)據(jù)都?xì)w類完畢,把所有數(shù)據(jù)劃分后,就會(huì)形成一個(gè)由小到大的分類系統(tǒng)[2]。

    K-means聚類算法

    K-means聚類算法,屬于劃分聚類算法中的典型算法,是一種快速聚類法,相對其他算法具有操作簡便快捷的特點(diǎn)。K-means法中,首先要把全部數(shù)據(jù)分成k個(gè)類,把相似度高的數(shù)據(jù)劃分為一類,這樣就能得到類內(nèi)相似度高,類間相似度低的幾簇?cái)?shù)據(jù)。通過計(jì)算類中數(shù)據(jù)的平均值來確定相似度。K-means算法流程圖如圖1。

    3 主成分分析與聚類分析在學(xué)生成績綜合分析中的應(yīng)用

    3.1 研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

    本文中研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于長治醫(yī)學(xué)院2023—2024學(xué)年第一學(xué)期某專業(yè)班級(jí)20名學(xué)生的5門課程期末成績,分別表示變量思想道德與法治、基礎(chǔ)化學(xué)、大學(xué)英語A、醫(yī)用物理學(xué)、醫(yī)用高等數(shù)學(xué)。如表1所示。

    3.2 設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)與實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    使用R語言進(jìn)行主成分分析得到結(jié)果,如圖2所示。

    由圖2中的分析結(jié)果,在輸出的5個(gè)主成分中,前3個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率已達(dá)89%,所以可用前3個(gè)主成分來進(jìn)行分析。loading表示載荷,其值是 的系數(shù),也是特征值對應(yīng)的特征向量,由標(biāo)準(zhǔn)化變量所表達(dá)的主成分的關(guān)系式為:

    由此得到綜合評(píng)價(jià)函數(shù)為

    將成績數(shù)據(jù)代入得到表2中的3個(gè)主成分得分、綜合得分與排名,該結(jié)果是由統(tǒng)計(jì)分析得出,此過程很大程度上不受主觀因素的影響,因此用在實(shí)例分析上較合理客觀。

    結(jié)果分析:由主成分分析得出的綜合排名與原始成績均值的排名相差不大,有極少數(shù)差異較大。例如序號(hào)為10號(hào)的同學(xué),他的總分排名是6,而綜合排名是12,該同學(xué)在第一主成分得分較高,說明數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)成績較好,在第二、三主成分得分較低,說明該生的思想道德與法治、大學(xué)英語成績并不好。序號(hào)為12號(hào)的同學(xué),總分排名是12,而綜合排名是7,該生在第二主成分得分較高,第一、三主成分得分為負(fù)值。根據(jù)以上表中數(shù)據(jù),能夠?qū)W(xué)生在各課程上的學(xué)習(xí)情況有較客觀的了解與掌握,根據(jù)得分情況與綜合得分了解他們成績的特點(diǎn),從而幫助分析學(xué)生的薄弱與優(yōu)勢科目,進(jìn)而提升教師的教學(xué)成效。

    針對學(xué)生成績數(shù)據(jù),依據(jù)前3個(gè)主成分得分,利用R語言進(jìn)行K-means聚類分析,得到的結(jié)果如表3所示。

    從表3可看出:將學(xué)生分為四類,第一類學(xué)生各科成績較理想,學(xué)習(xí)上較積極主動(dòng)。第二類學(xué)生成績中等,有些同學(xué)成績或高或低,有偏科現(xiàn)象,在學(xué)習(xí)上積極主動(dòng)性需要加強(qiáng)。第三類學(xué)生的第一主成分得分較低,數(shù)理化成績較不理想,要注重學(xué)習(xí)興趣的培養(yǎng)。第四類學(xué)生在各科成績上均不理想,之后要更多注重基礎(chǔ)知識(shí)的學(xué)習(xí)。

    通過以上對主成分分析與聚類分析的思想、原理的闡述,以及對實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析,可以看出,通過主成分分析與聚類分析來對學(xué)生成績劃分評(píng)定時(shí),較傳統(tǒng)劃分方式更科學(xué)、合理,能更好地反映出學(xué)生的學(xué)習(xí)情況與教師教學(xué)成效。

    4 結(jié)語

    主成分分析與聚類分析作為當(dāng)前最有應(yīng)用前景的數(shù)據(jù)分析方法,已被廣泛應(yīng)用于社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域。運(yùn)用R語言通過主成分分析與聚類分析來劃分學(xué)生的成績,方便易行,且所得結(jié)果也具有合理性、有效性,這為教師開展教學(xué)工作與實(shí)踐提供有效的參考與指導(dǎo),不斷提升教學(xué)質(zhì)量。

    對學(xué)生而言,學(xué)生可以認(rèn)識(shí)到自身成績的類別,認(rèn)清自己各科成績的差異,從而更有針對性地找到深入的方向,持續(xù)深造,提升自我。對教師而言,更清晰地了解學(xué)生的成績類別,結(jié)合學(xué)生的平時(shí)表現(xiàn)、學(xué)習(xí)背景進(jìn)一步了解學(xué)生,從而因材施教,增強(qiáng)學(xué)生學(xué)習(xí)積極性與主動(dòng)性。

    個(gè)變量,可構(gòu)成向量,協(xié)方差陣為,對做線性組合:,這里表示與之間的相關(guān)系數(shù),所做的線性組合要求滿足以下條件:;(2) 與(是與不相關(guān)的所有線性組合中方差最大的。若滿足以上條件,則即為主成分,分別稱為原始變量的第1、第2、第個(gè)主成分,且對應(yīng)方差依次遞減,通常選擇前幾個(gè)方差較大且所含信息總和達(dá)到的方差達(dá)到最大,即使達(dá)到最大,而協(xié)方差陣的特征值就是對應(yīng)主成分的方差,特征值所對應(yīng)的特征向量就是。是第個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率,表示第個(gè)主成分提取個(gè)變量的信息量,該值越大,表示對應(yīng)主成分所含信息量越多,為主成分的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率,表示前個(gè)主成分所含原始變量的信息量。個(gè)學(xué)生,成績有個(gè)變量,第個(gè)學(xué)生的第項(xiàng)成績?yōu)椋瑒t個(gè)學(xué)生個(gè)變量可構(gòu)成原始數(shù)據(jù)矩陣為。,其中,,。,,其中。的特征值與相應(yīng)的特征向量,因而可以得到個(gè)主成分。與累計(jì)方差貢獻(xiàn)率,當(dāng)前個(gè)主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到80%以上,確定主成分的個(gè)數(shù)為。,函數(shù)值即為學(xué)生綜合得分。 (1)為所有數(shù)據(jù)與相應(yīng)聚類中心的均方差之和;為數(shù)據(jù)對象中的一個(gè)數(shù)據(jù);為類的均值。這個(gè)公式的聚類標(biāo)準(zhǔn)是要使每個(gè)聚類能具備以下條件:各類能盡量自行密集,而類間盡量分散。K-means算法流程圖如圖1。參考文獻(xiàn)

    [1]龍鈞宇.基于均值聚類和決策樹算法的學(xué)生成績分析[J].計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化,2014(6):79-83.

    [2]葉福蘭.基于K-means均值算法的學(xué)生成績分析:以福州外語外貿(mào)學(xué)院信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)為例[J].貴陽學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2017,12(3):17-20.

    [3]展金梅,陳君濤,田飛.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校學(xué)生成績分析中的應(yīng)用[J].科技資訊,2023,21 (19): 202-205.

    [4]李鳳英,許洪光,周方,等.基于數(shù)據(jù)挖掘和K-Means算法的高校學(xué)情數(shù)據(jù)集成研究[J].黑龍江工程學(xué)院學(xué)報(bào),2022,36(4):31-36.

    [5]金玉.基于學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的學(xué)生學(xué)習(xí)成績預(yù)測關(guān)鍵技術(shù)研究[D].南京:東南大學(xué),2021.

    [6]錢玲,饒江泉,羅小泉,等.基于成績分析探討知識(shí)背景對學(xué)習(xí)的影響[J].科技資訊,2023, 21 (9): 234-237.

    [7]郭繼東,鄭可晗,張晶,等.基于主成分分析的學(xué)習(xí)效果因素調(diào)查分析研究[J].機(jī)電工程技術(shù),2022,51(5):165-169.

    [8]郭蘭蘭,付政慶,衣秋杰.主成分分析法在學(xué)生成績分析與評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].高教學(xué)刊,2021(3):88-91.

    亚洲成人免费电影在线观看| 亚洲专区中文字幕在线| 午夜福利高清视频| 成年女人看的毛片在线观看| 国产精品98久久久久久宅男小说| 麻豆成人av在线观看| 欧美区成人在线视频| 精品一区二区三区视频在线观看免费| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 国产精品98久久久久久宅男小说| 亚洲电影在线观看av| 三级国产精品欧美在线观看| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看| 中文亚洲av片在线观看爽| 日本黄色视频三级网站网址| 中文字幕av成人在线电影| 嫩草影视91久久| 亚洲成人精品中文字幕电影| 亚洲美女视频黄频| 色吧在线观看| 亚洲av一区综合| 嫁个100分男人电影在线观看| 十八禁人妻一区二区| 午夜精品在线福利| 亚洲av免费高清在线观看| 可以在线观看的亚洲视频| 久久99热6这里只有精品| 色av中文字幕| 直男gayav资源| 中文字幕久久专区| 国产伦一二天堂av在线观看| 白带黄色成豆腐渣| 国产一级毛片七仙女欲春2| 又粗又爽又猛毛片免费看| 久久精品国产自在天天线| 国产伦人伦偷精品视频| 一级黄片播放器| 免费在线观看成人毛片| 亚洲精品成人久久久久久| 男女下面进入的视频免费午夜| 日本精品一区二区三区蜜桃| 国产av不卡久久| 在线观看美女被高潮喷水网站 | 午夜福利在线观看吧| 色播亚洲综合网| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 日本免费a在线| 国产黄色小视频在线观看| 亚洲精品影视一区二区三区av| 亚洲欧美清纯卡通| 亚洲欧美清纯卡通| 一级av片app| 色5月婷婷丁香| 国产乱人伦免费视频| av在线观看视频网站免费| 男人舔奶头视频| 欧美又色又爽又黄视频| 老熟妇仑乱视频hdxx| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 3wmmmm亚洲av在线观看| 宅男免费午夜| 丰满乱子伦码专区| 日本免费a在线| 最后的刺客免费高清国语| 成人av在线播放网站| 国产视频内射| 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 国产精品永久免费网站| 国产黄片美女视频| 高清在线国产一区| 麻豆久久精品国产亚洲av| 久久中文看片网| 毛片女人毛片| 波多野结衣巨乳人妻| 成人国产一区最新在线观看| 天美传媒精品一区二区| 色尼玛亚洲综合影院| 一个人看的www免费观看视频| 婷婷六月久久综合丁香| 久9热在线精品视频| 啦啦啦韩国在线观看视频| 国产高潮美女av| 有码 亚洲区| 无人区码免费观看不卡| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 久久人人精品亚洲av| 日韩欧美免费精品| 男人狂女人下面高潮的视频| 久久精品国产亚洲av涩爱 | 成熟少妇高潮喷水视频| 欧美不卡视频在线免费观看| 国产私拍福利视频在线观看| 国产人妻一区二区三区在| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 午夜激情欧美在线| 色噜噜av男人的天堂激情| 久久久久久久久大av| 综合色av麻豆| 午夜亚洲福利在线播放| 男插女下体视频免费在线播放| 桃色一区二区三区在线观看| 国产久久久一区二区三区| 国产高清三级在线| 国产伦一二天堂av在线观看| 精品一区二区三区人妻视频| www日本黄色视频网| 99在线人妻在线中文字幕| 啪啪无遮挡十八禁网站| 色尼玛亚洲综合影院| 成年女人看的毛片在线观看| 欧美性感艳星| 黄色丝袜av网址大全| 午夜福利在线观看免费完整高清在 | 亚洲性夜色夜夜综合| 亚洲人与动物交配视频| 九色国产91popny在线| 欧美最新免费一区二区三区 | 狠狠狠狠99中文字幕| 国产亚洲av嫩草精品影院| 免费看日本二区| 国产伦精品一区二区三区四那| 日韩中文字幕欧美一区二区| 亚洲成人中文字幕在线播放| 九九热线精品视视频播放| 99精品久久久久人妻精品| 久久久久久久亚洲中文字幕 | 性色avwww在线观看| 欧美高清性xxxxhd video| 淫妇啪啪啪对白视频| x7x7x7水蜜桃| 国产成人影院久久av| av女优亚洲男人天堂| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 亚洲人与动物交配视频| 美女高潮的动态| 国产精品久久久久久久久免 | 日日夜夜操网爽| 久久久久久久久中文| 亚洲无线观看免费| 欧美日韩瑟瑟在线播放| 国产精品1区2区在线观看.| 熟女电影av网| 1000部很黄的大片| 午夜免费成人在线视频| www.999成人在线观看| 久久久久久久久久黄片| 变态另类丝袜制服| a级毛片a级免费在线| 乱人视频在线观看| 嫩草影院新地址| 天天躁日日操中文字幕| 午夜免费激情av| 好男人在线观看高清免费视频| 99精品久久久久人妻精品| 免费在线观看成人毛片| 又爽又黄无遮挡网站| 欧美另类亚洲清纯唯美| 观看免费一级毛片| 国产欧美日韩精品一区二区| 欧美日本视频| 天天一区二区日本电影三级| 婷婷精品国产亚洲av| 国产精品久久久久久久电影| 成人av一区二区三区在线看| 97碰自拍视频| 五月伊人婷婷丁香| 免费av毛片视频| 国产精品一区二区三区四区久久| 国产精品三级大全| 欧美日韩乱码在线| 欧美成人一区二区免费高清观看| 国产精华一区二区三区| 国产麻豆成人av免费视频| 久久精品国产99精品国产亚洲性色| 日本在线视频免费播放| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 9191精品国产免费久久| 日韩精品中文字幕看吧| 久久香蕉精品热| 国产成人影院久久av| 色av中文字幕| 精品一区二区三区av网在线观看| 少妇的逼水好多| 网址你懂的国产日韩在线| 国产一区二区三区视频了| 国产三级中文精品| 亚洲精品成人久久久久久| 丰满人妻一区二区三区视频av| a级毛片免费高清观看在线播放| 亚洲av熟女| 亚洲成av人片免费观看| 欧美黄色淫秽网站| 国产大屁股一区二区在线视频| 国产激情偷乱视频一区二区| 国产乱人伦免费视频| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 久久国产乱子免费精品| 97超视频在线观看视频| 免费看美女性在线毛片视频| 色精品久久人妻99蜜桃| 亚洲美女搞黄在线观看 | av在线天堂中文字幕| 久久午夜福利片| 一进一出抽搐动态| 别揉我奶头 嗯啊视频| 看片在线看免费视频| 精品福利观看| 大型黄色视频在线免费观看| 中文字幕人成人乱码亚洲影| 长腿黑丝高跟| 69人妻影院| 精品熟女少妇八av免费久了| 成熟少妇高潮喷水视频| 国产精品电影一区二区三区| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 动漫黄色视频在线观看| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 日韩欧美三级三区| 亚洲性夜色夜夜综合| 日本一二三区视频观看| 亚洲欧美激情综合另类| 亚洲第一电影网av| 日韩欧美在线乱码| .国产精品久久| 2021天堂中文幕一二区在线观| 国产私拍福利视频在线观看| 最近视频中文字幕2019在线8| 一边摸一边抽搐一进一小说| 午夜激情福利司机影院| 欧美国产日韩亚洲一区| 天堂av国产一区二区熟女人妻| 国产精品1区2区在线观看.| 午夜免费成人在线视频| 亚洲综合色惰| 欧美一区二区亚洲| 免费观看的影片在线观看| 亚洲欧美精品综合久久99| 国产精品电影一区二区三区| 成人国产综合亚洲| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 日本 av在线| a级毛片免费高清观看在线播放| 嫩草影院入口| 两人在一起打扑克的视频| 欧美一级a爱片免费观看看| 看十八女毛片水多多多| 国产爱豆传媒在线观看| 五月伊人婷婷丁香| 国产成人福利小说| 精品久久久久久久末码| 桃色一区二区三区在线观看| 怎么达到女性高潮| 亚洲经典国产精华液单 | 欧美xxxx性猛交bbbb| 亚洲天堂国产精品一区在线| 欧美激情国产日韩精品一区| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 草草在线视频免费看| 亚洲av一区综合| 三级毛片av免费| 看免费av毛片| 欧美日韩综合久久久久久 | 精品福利观看| 亚洲成人精品中文字幕电影| 麻豆国产97在线/欧美| 亚洲成av人片免费观看| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 内射极品少妇av片p| 在线观看av片永久免费下载| 在线免费观看的www视频| 老鸭窝网址在线观看| 日本黄色片子视频| 在线国产一区二区在线| 国产精品一区二区性色av| 黄色女人牲交| 久久亚洲真实| 亚洲人成网站在线播| 中文资源天堂在线| 大型黄色视频在线免费观看| 天堂动漫精品| 日韩高清综合在线| 久久精品国产亚洲av天美| 国产探花极品一区二区| 神马国产精品三级电影在线观看| 黄片小视频在线播放| 中亚洲国语对白在线视频| 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 亚洲一区二区三区不卡视频| 日韩人妻高清精品专区| 久久久久久久久久黄片| 最后的刺客免费高清国语| 亚洲不卡免费看| 少妇高潮的动态图| 美女大奶头视频| 一级毛片久久久久久久久女| 看十八女毛片水多多多| eeuss影院久久| 天美传媒精品一区二区| 麻豆av噜噜一区二区三区| 看片在线看免费视频| 两个人的视频大全免费| 美女高潮喷水抽搐中文字幕| 亚洲精品久久国产高清桃花| 国产成人啪精品午夜网站| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 亚洲自拍偷在线| 欧美日韩乱码在线| 女人被狂操c到高潮| 国产伦一二天堂av在线观看| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 国产亚洲欧美在线一区二区| 久久久国产成人免费| 夜夜躁狠狠躁天天躁| 成人特级黄色片久久久久久久| 亚洲激情在线av| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 精品久久久久久久久久久久久| 国产白丝娇喘喷水9色精品| av欧美777| 性插视频无遮挡在线免费观看| 精品久久久久久成人av| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 国产高清激情床上av| 丝袜美腿在线中文| 欧美高清性xxxxhd video| 欧美不卡视频在线免费观看| 热99在线观看视频| 中亚洲国语对白在线视频| 久久久久精品国产欧美久久久| 小说图片视频综合网站| 国产欧美日韩一区二区三| 99久久无色码亚洲精品果冻| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 免费av不卡在线播放| 国产伦精品一区二区三区视频9| 最近最新免费中文字幕在线| 内地一区二区视频在线| 黄色日韩在线| 国产私拍福利视频在线观看| 久久九九热精品免费| 99热精品在线国产| 91午夜精品亚洲一区二区三区 | 欧美性感艳星| 极品教师在线视频| 国语自产精品视频在线第100页| 丰满的人妻完整版| 亚洲成av人片免费观看| 国产av麻豆久久久久久久| 日韩欧美国产一区二区入口| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 久久99热6这里只有精品| 国产精品亚洲美女久久久| 一级a爱片免费观看的视频| 毛片一级片免费看久久久久 | av女优亚洲男人天堂| 人人妻人人看人人澡| 亚洲乱码一区二区免费版| 两个人视频免费观看高清| 国产成人啪精品午夜网站| 日本成人三级电影网站| 99热只有精品国产| 久9热在线精品视频| 18+在线观看网站| 日韩欧美精品v在线| 成人午夜高清在线视频| 中文字幕免费在线视频6| 又紧又爽又黄一区二区| 日本精品一区二区三区蜜桃| 国产麻豆成人av免费视频| 特级一级黄色大片| 国产伦精品一区二区三区视频9| 男人的好看免费观看在线视频| 精品久久久久久久久久免费视频| 亚洲专区中文字幕在线| 欧美日韩乱码在线| 亚洲不卡免费看| 成人特级黄色片久久久久久久| 女生性感内裤真人,穿戴方法视频| 欧美黄色淫秽网站| 亚洲经典国产精华液单 | 级片在线观看| 日韩欧美 国产精品| 免费大片18禁| 日韩欧美在线二视频| 亚洲 欧美 日韩 在线 免费| 精品久久久久久久久av| xxxwww97欧美| 亚洲色图av天堂| 五月玫瑰六月丁香| xxxwww97欧美| 亚洲av二区三区四区| 国产高清视频在线观看网站| 热99re8久久精品国产| 老司机深夜福利视频在线观看| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 国产精品嫩草影院av在线观看 | 精品日产1卡2卡| 欧美区成人在线视频| 久久久久久国产a免费观看| 亚洲欧美精品综合久久99| 亚洲 欧美 日韩 在线 免费| 中文字幕熟女人妻在线| 国产精品永久免费网站| 国产精品综合久久久久久久免费| 一个人免费在线观看电影| 国产av一区在线观看免费| 国产高清视频在线播放一区| 观看美女的网站| 国产大屁股一区二区在线视频| 91午夜精品亚洲一区二区三区 | 一区二区三区免费毛片| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 少妇被粗大猛烈的视频| 午夜精品在线福利| 特级一级黄色大片| 欧美黄色片欧美黄色片| 日本黄色片子视频| 久久香蕉精品热| 最近视频中文字幕2019在线8| 日本在线视频免费播放| 国产精品综合久久久久久久免费| 狠狠狠狠99中文字幕| 国内精品久久久久精免费| 亚洲欧美日韩无卡精品| 给我免费播放毛片高清在线观看| 99久久99久久久精品蜜桃| 亚洲美女视频黄频| 国产成人aa在线观看| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 99国产精品一区二区蜜桃av| 看免费av毛片| 3wmmmm亚洲av在线观看| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 九色成人免费人妻av| 日本三级黄在线观看| 搡老岳熟女国产| 亚洲欧美激情综合另类| 欧美日韩黄片免| 精品免费久久久久久久清纯| 夜夜躁狠狠躁天天躁| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 国产成人av教育| 国产老妇女一区| 偷拍熟女少妇极品色| 99热这里只有是精品50| 18禁黄网站禁片免费观看直播| 99精品久久久久人妻精品| 伦理电影大哥的女人| 亚洲av电影在线进入| 搞女人的毛片| www.999成人在线观看| www.熟女人妻精品国产| 亚洲乱码一区二区免费版| 十八禁人妻一区二区| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 黄片小视频在线播放| 欧美3d第一页| 国产一区二区三区视频了| 日日干狠狠操夜夜爽| 丁香六月欧美| 精品一区二区免费观看| 美女高潮的动态| 12—13女人毛片做爰片一| 欧美成人a在线观看| 搡老熟女国产l中国老女人| 欧美精品国产亚洲| 亚洲美女搞黄在线观看 | 精品午夜福利视频在线观看一区| 我的老师免费观看完整版| 欧美在线一区亚洲| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 久久久成人免费电影| 色视频www国产| 两个人的视频大全免费| 老鸭窝网址在线观看| 亚洲一区二区三区不卡视频| 免费高清视频大片| 亚洲不卡免费看| 亚洲成人精品中文字幕电影| 国产淫片久久久久久久久 | 欧美午夜高清在线| 久久久国产成人精品二区| 精品人妻偷拍中文字幕| 亚洲五月婷婷丁香| 99久久九九国产精品国产免费| 久久久久久国产a免费观看| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 少妇人妻一区二区三区视频| 亚洲人与动物交配视频| 动漫黄色视频在线观看| 国产精品久久久久久人妻精品电影| 国产在线男女| 国产精品一区二区三区四区久久| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 日本与韩国留学比较| 成人性生交大片免费视频hd| 国产老妇女一区| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 亚洲成av人片在线播放无| 波多野结衣高清作品| 在线播放国产精品三级| 国产一区二区在线观看日韩| 成年免费大片在线观看| 国产乱人视频| 精品欧美国产一区二区三| 在线天堂最新版资源| 一个人观看的视频www高清免费观看| 在线观看舔阴道视频| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 久久久精品大字幕| 国产91精品成人一区二区三区| 久久伊人香网站| 少妇被粗大猛烈的视频| 欧美3d第一页| 午夜影院日韩av| 国产日本99.免费观看| 国产免费一级a男人的天堂| 亚洲精品久久国产高清桃花| 亚洲av五月六月丁香网| 一夜夜www| 欧美+日韩+精品| 国产精品爽爽va在线观看网站| 脱女人内裤的视频| 亚州av有码| av黄色大香蕉| 色噜噜av男人的天堂激情| 国产单亲对白刺激| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 悠悠久久av| 男人和女人高潮做爰伦理| 在线天堂最新版资源| 18美女黄网站色大片免费观看| 激情在线观看视频在线高清| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 欧美高清成人免费视频www| 亚洲国产欧美人成| 亚洲在线自拍视频| 亚洲,欧美精品.| 亚洲第一电影网av| 亚洲 国产 在线| 国模一区二区三区四区视频| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 麻豆国产97在线/欧美| 成人亚洲精品av一区二区| 国产真实伦视频高清在线观看 | 亚洲美女搞黄在线观看 | 午夜精品一区二区三区免费看| 亚洲av.av天堂| 精品久久久久久久久久久久久| 婷婷六月久久综合丁香| 免费黄网站久久成人精品 | 免费看日本二区| 少妇人妻一区二区三区视频| 欧美黄色淫秽网站| 深夜a级毛片| 老司机午夜福利在线观看视频| 深夜a级毛片| 亚洲欧美精品综合久久99| 国产一区二区在线观看日韩| 午夜福利成人在线免费观看| 一a级毛片在线观看| 亚洲久久久久久中文字幕| 草草在线视频免费看| 99久久成人亚洲精品观看| 欧美午夜高清在线| 最近最新中文字幕大全电影3| 色吧在线观看| 亚洲在线自拍视频| 亚洲av成人av| 丁香六月欧美| 综合色av麻豆| 亚洲一区二区三区不卡视频| 制服丝袜大香蕉在线| 亚洲欧美日韩东京热| 久久久久久久精品吃奶| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 欧美成人一区二区免费高清观看| 国产视频一区二区在线看| 国产精华一区二区三区| 我的老师免费观看完整版| 熟女人妻精品中文字幕| av天堂在线播放| 老司机午夜福利在线观看视频| 欧美bdsm另类| 亚洲av美国av| 高潮久久久久久久久久久不卡| 有码 亚洲区| 在线观看舔阴道视频| 搡老妇女老女人老熟妇| 亚洲av五月六月丁香网| 俺也久久电影网| 国产免费一级a男人的天堂| 日韩 亚洲 欧美在线| 国产精品久久久久久亚洲av鲁大| 夜夜夜夜夜久久久久| 日韩中字成人| 在线播放国产精品三级| 国产精品一区二区三区四区久久| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 757午夜福利合集在线观看| 天天躁日日操中文字幕| 亚洲第一区二区三区不卡| 亚洲人成电影免费在线| 国产av在哪里看| 午夜福利成人在线免费观看| 他把我摸到了高潮在线观看| 天堂网av新在线| 亚洲av电影在线进入| 天天一区二区日本电影三级| 日本 欧美在线| 一区二区三区激情视频| 欧美日韩福利视频一区二区|