聚类分析和MATLAB实现课件

聚类分析和MATLAB实现服从真理，就能征服一切事物聚类分析和MATLAB实现聚类分析和MATLAB实现服从真理，就能征服一切事物第4章聚类分析(clusteranalysis)§4.1样品(变量)相近性度量§42谱系聚类法及MATLAB实现§43快速聚类法统计方法(聚类分析):聚类分析一所研究的样本或者变量之间存在程度不同的相似性,要求设法找出一些能够度量它们之间相似程度的统计量作为分类的依据,再利用这些量将样本或者变量进行分类系统聚类分析一将n个样本或者n个指标看成n类,一类包括一个样本或者指标,然后将性质最接近的两类合并成为一个新类依此类推。最终可以按照需要来决定分多少类,每类有多少样本(指标)高三数学复习教学不仅要使学生对过去所学知识分门别类地归纳、巩固，使之系统化，更要使学生侧重把握知识的内在规律，提高分析问题和解决问题的能力.一、深研考试说明，分析高考试题《考试说明》是高考命题的依据，高考试题是对考试说明要求的具体?┗?.只有研究考试说明，同时分析高考试题，才能加深对它的理解，才能体会平时教学与命题专家们在理解考试说明上的差距，并争取缩小差距，更好地指导考生进行复习.比如，考试说明指出：考试要求分成4个不同的层次，这4个层次由低到高依次为了解、理解、掌握、灵活运用和综合运用.如何界定了解、理解、掌握、灵活运用和综合运用呢？考试说明并未明确指?┏?.只能通过深入研究近年来的高考数学试题才能使其具体化，从而指导我们的教学工作.从这个意义上来说，研究考试说明，分析近年来的高考数学试题是非常必要的，有助于把握试题的“度”.二、回归课本，夯实基础扎实的基础是高考取胜的灵丹妙药.从近几年高考数学卷可以看出，基础知识、基本技能、基本方法是高考数学考查的重点.选择题、填空题、解答题中基本常规题(低中难度)约占整卷的80％，这是考生得分的主要来源，特别是选择题、填空题主要是考查基本知识、基本运算，但其命题叙述或选择项往往具有迷惑性，有的选择项就是学生常见的错误，考生只有具备扎实的基础知识才能准确作出判?┒?.因此，首轮复习必须真正回到课本中去，回到基础中去.针对普通班学生基础知识薄弱的特点，教师应从最基本的概念讲起，从不同的角度和侧面帮助学生理解概念的内涵和外延，在理解的基础上，要求他们每天都能像阅读课文一样，花5到10分钟的时间阅读并记忆概念、定义、性质、定理等，对一些重要内容多次反复复习，使基础知识、基本方法不断循环呈现，并布置适量作业，使学生通过反复练习达到熟能生巧、运用自如的境界.三、加强数学思想方法的渗透数学思想和方法既是数学知识的精髓，又是知识转化为能力的桥梁.高三数学复习课的一个典型特征是问题解决思路广、方法多，更应追求解题的通法――数学思想方法.因为从学生的心理角度看，他们对于一道习题一旦了解或掌握了某一巧解后，就会对通法产生厌倦心理，这就从根本上阻碍了数学思想方法的渗透.而高考大部分试题考查的都是通性、通?┓?.因此，在问题解决的过程中，教师必须摆正巧解与通解的关系，加强对基本思想方法的渗透与训练，尤其在基础知识的复习时，应注意揭示、总结其中蕴含的数学思想方法.在数学思想方法已熟练的基础上再向学生的介绍巧解的特殊思路，从而拓宽学生视野，提高学生的解题能力.四、讲究技巧，上好试卷讲评课试卷讲评是高三数学教学的重要环节，通过讲评，分析测试中出现的问题，帮助学生纠正错误，巩固知识；通过讲评，使学生和教师明确在学与教中存在的问题和今后努力的方向.讲评课的最高境界是讲联系、讲创新，一般的教师只能围绕一道题讲好题意，讲清思路，讲明方法，但要从一道题中跳出去讲联系、讲创新却非易事，因为它要求教师心中装的不是一道题，而是许多同类的题.教师通过讲一道题而使学生掌握一类题；从一个知识点联系到整个知识网络，通过教师有启发的讲评，激发学生的创新思维，促使学生探索教师没想到的思路与方法，做到有创新地解题.(1)试卷讲评要做好测试情况的统计与分析，提高针对性和实效性.(2)试卷讲评要照顾一般，突出重点.(3)试卷讲评要重视方法，培养学生的思维能力.(4)试卷讲评要引导学生评后反思，以扩大讲评的成果.五、加强指导，提高学生的应试技能学生高考要想取得好成绩，不仅取决于扎实的基础知识、熟练的基本技能和过硬的解题能力，而且取决于临场的发挥.我们要让学生把平常的考试当做高考，从心理调节、时间分配、节奏的掌握等方面不断调试，逐步适应.一般说来，在考试时，学生首先要调整好心态，不能让试题的难度、熟悉程度影响自己的情绪，力争做到会做的题不扣分，不会做的题尽量得分．其次，应在规定的时间内完成，讲究快速、准确.六、强调动手，提高学生的运算能力运算也是很重要的一个环节，与方法的重要性不相上下.培养发散性思维，寻求解题的多种方法非常重?┮?.但是，有些学生具有很强的思维能力，能够从多种角度思考问题，可是计算能力却不强，平时也不训练，考试时往往是找对了方法却算错了答案，非常可惜.因而学习数学方法要与计算并重.一方面，要重视学生做题方法的训练，从多角度、多方面去思考问题；另一方面，也要让学生锻炼计算能力，注重计算的精确性.总之，在高三数学复习教学中，一定要把握好考试说明，既要夯实基础，又要培养能力.《语文课程标准》指出:“语文教学应在师生平等对话的过程中进行”。教学实践告诉我们,语文教学是“互动”,是一种“沟通”与“合作”,是教师与学生围绕“教学文本”进行“对话”的过程。小学生好奇好动,思维活跃,可塑性和自我意识强,自制力较差,注意力不易集中,喜欢探讨式的生动活泼的教学方式。因此,迫切要求教师进行教学互动,优化学习品质。一、心灵互动――建立民主平等的师生关系陶行知先生说过:“教育是心心相印的活动。”没有宽松、和谐的氛围,学生能畅所欲言吗?如果上课时,老师总板着脸,学生还敢笑吗?因此,教师应尊重学生自由表达的欲望,使课堂教学环节充满激情,时刻进发智慧的火花,让学生敢想、敢问、敢说,敢于表现自我。只有这样,学生才会在平等、民主的人际关系中自由地展现童真,才敢与教师零距离地亲密接触,从而使教学过程成为一个源源不断的激励过程,让课堂成为人性培育的殿堂。因此,在教学过程中要努力建立一种相互平等、相互尊重、相互信任的师生关系,使教学过程成为师生同交往、共发展的互动过程。如在阅读教学《小母鸡种稻子》时,师生可以一起扮演文中的角色来朗读课文。在学生充分读熟课文后,可以创设情境检查学生对课文的理解情况。如让学生根据课文内容,在课文插图上添画一只小鸡向母鸡发问的样子,诱发学生个体参与的主动性、积极性,发展学生的想象力。然后,让学生当“小母鸡”,教师则当“小鸡”,让“小母鸡”回答“小鸡”的提问。教师根据课文内容精心设计几个问题向“小母鸡”请教。由于学生担当的是“小母鸡”这一重要角色,自然不愿被“小鸡”问住,于是他们互相补充,争相回答提问,从而完全弄懂了“又香又甜的米饭是怎么来的”。在整个教学过程中,师生之间既有信息的传递,又有情感的交流,更有思维的撞击,师生完全处于平等状态,课堂成为培养学生创新思维的理想场所。现代教育以促进人的发展为目标,要求为学生的个性发展提供足够的空间,这就要求教师转变角色,把自己作为学生学习的伙伴、引导者和组织者,彻底改变单纯灌输的做法,要与学生平等沟通,确立学生为主体地位,建立民主平等的师生关系,促进学生积极主动地学习,使学习过程变成学生不断提出问题、解决问题的探索过程。二、情境互动――创设交际情境,促使双向互动在语文教学中教师必须让学生与学生之间交流互动,教师与学生之间的交流也需要互动,营造一种交际的氛围。否则,语文课就成为说话、听话课。因为只有在动态的交流中,才能发展学生的思维,提高学生思维的敏捷性、条理性和深刻性,提高学生灵活、机智的听说能力和待人处事的能力,因此,创设交际情境,使生生、师生互动起来尤为重要。如《可爱的小动物》一课,它不是让我们引导学生去说图上画着谁在干什么,而是以这幅图为一个引子,引导学生去互相交流自己喜爱的小动物是什么,为什么喜欢它,培养同学们喜爱小动物的感情、爱护大自然的意识。根据这一课型的特点,教师可以引导学生这样去交流:先让A生问B生:××同学,你喜欢小动物吗?你喜欢什么小动物?你为什么喜欢它?能给大家说说吗?再让B生给大家介绍,还可以引导学生问:有没有跟我喜欢同样动物的同学?请说说你还喜欢它的哪些地方?老师相机点拨:他们说得好不好?好在哪里?不好在哪里?这样,促使双向互动。三、利用教学内容,推进学习过程――内容互动兴趣是儿童进行活动的主要动力。幼儿期、童年期的儿童更多地需要借助于外在兴趣来唤起事物内在的、深刻的兴趣。因此,在教学活动中,需要教师通过各种生动、形象、有趣的手段来激发儿童的兴趣,在语言教学中应主要以语言本身的兴趣为主。在教学《含羞草》一课,理解“自我陶醉”时,我启发学生联系生活实际,说说自我陶醉是什么意思,什么时候会自我陶醉。大家饶有兴致地回忆生活的点滴,或讨论,或沉思。他们欣喜地发现原来学习语文是如此有趣。这样的课不仅让他们对新的综合学科产生了浓厚的兴趣,而且培养了学生对科学的探索精神。“教书育人”、“因材施教”都是我国很好的传统教育形式,在教育过程中充分体现了人性的关怀。学生之间存在着很大的个体差异性,但每一个学生都有长处和短处,如果在课堂教学中丝毫不考虑这些差异,采用千篇一律的教学模式,势必会抹杀学生个性。我们应该因人而异、因势利导,充分挖掘学生内在潜能,让每一个学生都能彰显个性。世界是丰富多彩的,社会的发展对人才的需求更是多层次、多规格的。教育应为社会的发展培养多元化、多个性的人才,让我们在“学成导航,互动课堂”的教育理念中畅游,让孩子们在学习的天堂中畅游,打破传统的“一言堂”,才有利于学生主体的凸显,有利于新型师生关系的培育。教学过程中只有真正进行师生间平等的、动态的、全方位的对话,才能实现真正意义的课堂“互动教学”,从而促进学生进行有效学习。(责编钟岚)聚类分析和MATLAB实现服从真理，就能征服一切事物聚类分析1第4章聚类分析(clusteranalysis)§4.1样品(变量)相近性度量§42谱系聚类法及MATLAB实现§43快速聚类法第4章聚类分析(clusteranalysis)2统计方法(聚类分析):聚类分析一所研究的样本或者变量之间存在程度不同的相似性,要求设法找出一些能够度量它们之间相似程度的统计量作为分类的依据,再利用这些量将样本或者变量进行分类系统聚类分析一将n个样本或者n个指标看成n类,一类包括一个样本或者指标,然后将性质最接近的两类合并成为一个新类依此类推。最终可以按照需要来决定分多少类,每类有多少样本(指标)统计方法(聚类分析):3统计方法(系统聚类分析步骤)系统聚类方法步骤1.计算n个样本两两之间的距离2.构成n个类,每类只包含一个样品3.合并距离最近的两类为一个新类4.计算新类与当前各类的距离(新类与当前类的距离等于当前类与组合类中包含的类的距离最小值),若类的个数等于1,转5,否则转35.画聚类图6.决定类的个数和类。统计方法(系统聚类分析步骤)4系统聚类分析:主要介绍系统聚类分析方法。系统聚类法是聚类分析中应用最为广泛的一种方法,它的基本原理是:首先将一定数量的样品或指标各自看成一类,然后根据样品(或指标)的亲疏程度,将亲疏程度最高的两类进行合并。然后考虑合并后的类与其他类之间的亲疏程度,再进行合并。重复这一过程,直至将所有的样品(或指标)合并为一类。系统聚类分析:5系统聚类分析用到的函数:函数功能pdist计算观测量两两之间的距离quareform将距离矩阵从上三角形式转换为方形形式,或从方形形式转换为上三角形式linkage创建系统聚类树dendrogram输出冰柱图cophenet计算Cophenetic相关系数cluster|根据Linkage函数的输出创建分类clusterdata根据数据创建分类inconsistent计算聚类树的不连续系数系统聚类分析用到的函数:6聚类分析研究对样品或指标进行分类的一种多元统计方法是依据研究对象的个体的特征进行分类的方法。聚类分析把分类对象按一定规则分成若干类,这些类非事先给定的,而是根据数据特征确定的。在同一类中这些对象在某种意义上趋向于彼此相似,而在不同类中趋向于不相似。职能是建立一种能按照样品或变量的相似程度进行分类的方法。聚类分析7E10川州南西肃海黑湖新天山疆津苏江宁E8聚类分析有两种:一种是对样品的分类,称为Q型,另一种是对变量(指标)的分类,称为R型R型聚类分析的主要作用:1不但可以了解个别变量之间的亲疏程度,而且可以了解各个变量组合之间的亲疏程度。2根据变量的分类结果以及它们之间的关系,可以选择主要变量进行Q型聚类分析或回归分析。(R2为选择标准)Q型聚类分析的主要作用:1可以综合利用多个变量的信息对样本进行分析2分类结果直观,聚类谱系图清楚地表现数值分类结果。3聚类分析所得到的结果比传统分类方法更细致、全面、合理在课堂上主要讨论Q型聚类分析,Q型聚类常用的统计量是距离聚类分析有两种:一种是对样品的分类,称为Q941样品(变量)间相近性度量41.1聚类分析的基本思想在生产实际中经常遇到给产品等级进行分类的问题,如一等品、二等品等,在生物学中,要根据生物的特征进行分类;在考古时要对古生物化石进行科学分类;在球类比赛中经常要对各球队进行分组如何确定种子队,这些问题就是聚类分析问题。随着科学技术的发展,我们利用已知数据首先提取数据特征,然后借助计算机依据这些特征进行分类,聚类的依据在于各类别之间的接近程度如何计量,通常采取距离与相似系数进行衡量。41样品(变量)间相近性度量10设有n个样品的p元观测数据组成一个数据矩阵孓孓n其中每一行表示一个样品,每一列表示一个指标,x表示第个样品关于第项指标的观测值,聚类分析的基本思想就是在样品之间定义距离,在指标之间定义相似系数,样品之间距离表明样品之间的相似度,指标之间的相似系数刻画指标之间的相似度。将样品(或变量)按相似度的大小逐一归类,关系密切的聚集到较小的一类,关系疏远的聚集到较大的一类,聚类分析通常有:谱系聚类、快速聚类,我们主要介绍谱系聚类的方法与MATLAB实现设有n个样品的p元观测数据组成一个数据矩阵11聚类分析和MATLAB实现课件12聚类分析和MATLAB实现课件13聚类分析和MATLAB实现课件14聚类分析和MATLAB实现课件15聚类分析和MATLAB实现课件16聚类分析和MATLAB实现课件17聚类分析和MATLAB实现课件18聚类分析和MATLAB实现课件19聚类分析和MATLAB实现课件20聚类分析和MATLAB实现课件21聚类分析和MATLAB实现课件22聚类分析和MATLAB实现课件23聚类分析和MATLAB实现课件24聚类分析和MATLAB实现课件25聚类分析和MATLAB实现课件26聚类分析和MATLAB实现课件27聚类分析和MATLAB实现课件28聚类分析和MATLAB实现课件29聚类分析和MATLAB实现课件30聚类分析和MATLAB实现课件31聚类分析和MATLAB实现课件32聚类分析和MATLAB实现课件33聚类分析和MATLAB实现课件34聚类分析和MATLAB实现课件35聚类分析和MATLAB实现课件36聚类分析和MATLAB实现课件37聚类分析和MATLAB实现课件38聚类分析和MATLAB实现课件