Методика розв’язання задачі групування багатомірних об’єктів за допомогою кластерного аналізу
Вантажиться...
Дата
2017
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
У статті розглянуто питання використання інформаційних технологій у вивченні курсу
«Багатомірний статистичний аналіз». Обґрунтована важливість навчання студентів вміння
застосовувати математичний апарат та спеціальні програмні засоби для аналізу статистичних даних
у майбутній професійній діяльності. У статті наведений алгоритм розв’язання задачі кластерного
аналізу та розроблена методика проведення лабораторного заняття для студентів економічного
напрямку навчання. Приведені основні відомості про найбільш поширені алгоритми кластерізації:
критерій ближнього сусіда, критерій далекого сусіда, критерій центроїда у двох модифікаціях – критерій,
розрахований без урахування статистичного ваги поєднуваних груп та критерій середнього сусіда,
розрахований з урахуванням числа об'єктів поєднуваних груп. Показані засоби візуалізації процесу
вирішення задачі, такі, як діаграма дерева класифікації, таблиця та графік послідовності агломерації.
Багатомірне групування статистичних даних виконане на даних з предметної області.
In the article the questions of using information technologies in the study of the course "Multivariate statistical analysis". Explains the importance of teaching students the ability Provides basic information about the most common clustering algorithms: nearest-neighbor criterion, the criterion of farthest neighbor, the centroid criterion in two versions - criterion, calculated without taking into account the statistical weight of the merged groups and the criterion of the average neighbor, calculated based on the number of objects in the merged groups. Shows a visualization of the process of solving the problem, such as a chart of a classification tree, the table and sequence chart of agglomeration. Multidimensional group statistics performed on the data from the subject area. Тo apply mathematical tools and special software for analysis of statistics in their future professional activities. The article presents the algorithm for solving the cluster analysis and developed methodology for conducting laboratory classes for students of economic fields of study.
In the article the questions of using information technologies in the study of the course "Multivariate statistical analysis". Explains the importance of teaching students the ability Provides basic information about the most common clustering algorithms: nearest-neighbor criterion, the criterion of farthest neighbor, the centroid criterion in two versions - criterion, calculated without taking into account the statistical weight of the merged groups and the criterion of the average neighbor, calculated based on the number of objects in the merged groups. Shows a visualization of the process of solving the problem, such as a chart of a classification tree, the table and sequence chart of agglomeration. Multidimensional group statistics performed on the data from the subject area. Тo apply mathematical tools and special software for analysis of statistics in their future professional activities. The article presents the algorithm for solving the cluster analysis and developed methodology for conducting laboratory classes for students of economic fields of study.
Опис
Ключові слова
кластерний аналіз, групування багатомірних об’єктів, методика викладання, статистичні дані, cluster analysis, grouping of multidimensional objects, teaching methods, statistical data
Бібліографічний опис
Васильєва, Л. В. Методика розв’язання задачі групування багатомірних об’єктів за допомогою кластерного аналізу [Текст] / Л. В. Васильєва // Фізико-математична освіта : науковий журнал / Міністерство освіти і науки, Сумський державний педагогічний університет імені А. С. Макаренка, Фізико-математичний факультет ; редкол.: В. Ю. Сторіжко, Ф. М. Лиман, І. О. Мороз [та ін.]. – Суми : Вид-во СумДПУ імені А. С. Макаренка, 2017. – Вип. 3 (13). – С. 31–34.