Анализ предметных взаимосвязей по результатам оценки знаний студентов Научный руководитель: Штейнберг А.М Выполнила: Сухорукова Ольга.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Кластеризация. Немного истории Первые публикации по кластерному анализу появились в конце 30-х гг. прошлого столетия. Активное развитие и широкое использование.
Advertisements

КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ. Кластерный анализ – это совокупность методов, позволяющих классифицировать многомерные наблюдения. Термин кластерный анализ, впервые.
КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ. Кластерный анализ – это совокупность методов, позволяющих классифицировать многомерные наблюдения. Термин кластерный анализ, впервые.
Анализ данных Кластеризация. План лекции Определение кластеризации Применение кластеризации Общий алгоритм кластеризации Типы кластеризации Цели: Дать.
Кластерный анализ Минск Литература 1.Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: Пер. с англ. / Дж.-О.Ким, Ч.У.Мюллер, У.Р.Клекка и др.; Под.
Лекция 11. Методы и алгоритмы анализа структуры многомерных данных. Кластерный анализ. Кластерный анализ предназначен для разбиения множества объектов.
Анализ данных Кластеризация. План лекции Иерархические алгоритмы (пример: алгоритм ближайшего соседа) Итеративные алгоритмы (пример: k-means) Плотностные.
XI Национальная конференция по искусственному интеллекту, КИИ - 08 Оптимизация многоэкстремальных функций на основе кластерной модификации на основе кластерной.
АНАЛИЗ ДАННЫХ ТРАФИКА НАУЧНОГО УЧРЕЖДЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ Рыговский И.А. Научный руководитель: д.т.н., проф. Родионов А. С. XII.
Метод Варда. Джо Вард Доктор Д. Вард работал в таких направлениях, как Педагогическая психология Статистика И другие. Он был консультантом ВВС, армии.
КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ Класс 2 Класс 1 Класс 3 ОБЪЕКТ Х1 ХnХn ПРИЗНАКИ.
Проект : Ассоциативный поиск информации с помощью нейронных сетей. Задача: методы кластеризации данных.
Задача таксономии и частичного обучения Лекция 6.
МЕТОД КОЙКА Предположим,что для описаний некоторого процесса используется модель с бесконечным лагом вида: Предположим,что для описаний некоторого процесса.
Разработка алгоритмов на базе FRiS-функции Лекция 6.
Кластерный анализ. Цель работы ознакомление с проблемой кластерного анализа при интеллектуальной обработке данных в информационных системах; изучение.
Исследовательский центр искусственного интеллекта Руководитель центра Евгений Петрович Куршев.
Моделирование и формализация.. Моделирование как метод познания. Моделирование-это метод познания, состоящий в создании и исследовании моделей. Моделирование-это.
Текстовая кластеризация алгоритмом ROCK студент 4 курса МИЭМ, каф. ИКТ Иван Савин 1.
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ Белорусский государственный университет Факультет прикладной математики и информатики Кафедра математической.
Транксрипт:

Анализ предметных взаимосвязей по результатам оценки знаний студентов Научный руководитель: Штейнберг А.М Выполнила: Сухорукова Ольга

Кластеризация Задача кластеризации состоит в разделении исследуемого множества объектов на группы похожих объектов, называемых кластерами. Задача кластеризации состоит в разделении исследуемого множества объектов на группы похожих объектов, называемых кластерами. Для определения похожести объектов вводится мера близости, называемая расстоянием. Существуют разные способы вычисления расстояний: евклидово, манхэттенское, Чебышева и др. Для определения похожести объектов вводится мера близости, называемая расстоянием. Существуют разные способы вычисления расстояний: евклидово, манхэттенское, Чебышева и др. Результаты кластеризации могут быть представлены разными способами. Одним из наиболее популярных является дендрограмма – отображение последовательного процесса кластеризации. Результаты кластеризации могут быть представлены разными способами. Одним из наиболее популярных является дендрограмма – отображение последовательного процесса кластеризации. Базовые методы кластеризации делятся на иерархические и неиерархические. Базовые методы кластеризации делятся на иерархические и неиерархические.

Иерархический кластерный анализ В иерархических методах каждое наблюдение образовывает сначала свой отдельный кластер. На первом шаге два соседних кластера объединяются в один. В результате, вы связываете вместе всё большее и большее число объектов и агрегируете все больше и больше кластеров, состоящих из все сильнее различающихся элементов. В иерархических методах каждое наблюдение образовывает сначала свой отдельный кластер. На первом шаге два соседних кластера объединяются в один. В результате, вы связываете вместе всё большее и большее число объектов и агрегируете все больше и больше кластеров, состоящих из все сильнее различающихся элементов. В методе, который в SPSS установлен по умолчанию (Between-groups linkage (Связь между группами)), расстояние между кластерами является средним значением всех расстояний между всеми возможными парами точек из обоих кластеров. В методе, который в SPSS установлен по умолчанию (Between-groups linkage (Связь между группами)), расстояние между кластерами является средним значением всех расстояний между всеми возможными парами точек из обоих кластеров. Евклидово расстояние. Это наиболее общий тип расстояния. Оно попросту является геометрическим расстоянием в многомерном пространстве и вычисляется следующим образом: Евклидово расстояние. Это наиболее общий тип расстояния. Оно попросту является геометрическим расстоянием в многомерном пространстве и вычисляется следующим образом: расстояние(x,y) = { i (xi - yi) 2 } 1/2 расстояние(x,y) = { i (xi - yi) 2 } 1/2

Матрица близости: Исходные данные:

Шаги агломерации Полученная дендрограмма