电子工业版信息技术九下2.3《食谱推荐》教案

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电子工业版信息技术九下2.3《食谱推荐》教案

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电子工业版第六册信息科技教学设计
课题 第3节《食谱推荐》 单元 二单元 学科 信息科技 九年级 第六册
学习目标 了解K-measns算法的原理2、基于K-measns算法的食谱推荐3、探究不同K值的结果
重点 熟悉基于K-measns算法的原理,了解本单元知识概要。
难点 K-measns算法的原理
教学过程
教学环节 教师活动 学生活动 设计意图
一、教学目标 通过本章节的学习,你应该掌握以下内容:1、了解K-measns算法的原理2、基于K-measns算法的食谱推荐3、探究不同K值的结果 倾听老师开篇介绍 本课程的教学目标是了解K-measns算法原理,探究基于K-measns算法,不同K值的结果
二、新课导入 聚类是按照某种特定的规则(如距离),将数据样本划分为不同的类(簇),使得同类中的数据尽可能相似,不同类中的数据尽可能不同。聚类分析是无监督分析中重要的算法之一。在无标注的数据中,规律是未知的,通过聚类分析发现数据本身的结构或特性,实现物以类聚。聚类分析的应用十分广泛。例如,信息类App可以聚合相同标签的文章,电商平台根据用户消费特性进行聚类分析实现个性化推荐。本节课我们将学习使用K-means 算法将我们日常所吃的食物按照其所含的营养成分进行聚类分析,实现为用户推荐营养均衡食物的功能。 学习使用K-means 算法,将我们日常所吃的食物按照其所含的营养成分进行聚类分析,实现用户推荐营养均衡食物的功能。 激发学生兴趣并快速进入学习状态
三、新课讲解 1、了解K-measns算法的原理K-means算法(亦称K均值算法)是基于距离的一种无监督聚类方法,以距离作为相似性的评价指标,即两个数据点距离越近,其相似性越大,反之距离越远,相似性越小。其基本思想如下:1.)确定需要分类的数目k。2.)从数据集中随机选择k个点作为初始聚类的中心点。3.) 计算每个数据点到k个中心点的距离,选择与共距离最近的中心点作为自己的类别。4.)当所有数据点聚类完毕后,调整中心点,计算每一类中的样本平均值作为新的聚类中心点。5)重复3~4步,直到没有样本被重新分配到不同的类中,或聚类中心点的值不变,即聚类完成。2、基于K-measns算法的食谱推荐“食谱推荐”程序根据食物中包含的蛋白质和碳水化合物含量的不同,使用 K- means ; 算法进行聚类分析,并根据聚类结果为用户推荐营养均衡的食物。具体步骤如下:1.)打开“食谱推荐”程序,界面如图2.3.1 所示。程序中的“食物”列表中 存储了50 种常见食物,“蛋白质”列表与“碳水化合物”列表分别存储了每100克对应食物中蛋白质和碳水化合物的含量数据(单位为克)。变量k值保存的是食物被分为几类的参数值,变量pass保存的是聚类次数。2.)单击“运行”按钮◎,程序会提示用户输入k值,如图2.3.2所示。 这里我们输入4,即k=4,将50种食物根据蛋白质和碳水化合物含量不同分为4类。3.)初始化聚类时,程序会随机选择4个数据点作为中心点,此时status (状态) 变量会显示程序运行状态,如图2.3.3 所示。4.)完成初始化聚类后,同学们可以根据提示,按空格键进行第二次聚类。还可以按键盘上的H键隐藏运行界面的部分数据,更清晰地观察聚类过程,如图2.3.4所示。(如果想恢复界面数据,可以按键盘上的S键。)图2.3.4观察聚类过程5.)通过按空格键可以观察每次聚类的过程,也可以单击界面上的“快进”按钮◎,选择自动聚类。当所有食物均没有被聚类到新的类别中时,聚类完成,同时程序会显示“推荐”按钮,如图2.3.5所示。6.)单击“推荐”按钮,程序会根据聚类结果从每一类食物中选择一种推荐给用户,如图2.3.6所示。3、探究不同K值的结果“食谱推荐”程序中保存的50种食物包含谷类(面、米、杂粮等)、薯类(甘薯、马铃薯等)、肉蛋奶类(鸡肉、鸭肉、鸡蛋、鲫鱼等)、蔬菜类(油菜、菠菜、黄瓜等)、水果类(苹果、香蕉),等等。请同学们取不同的k值,运行程序并根据程序聚类结果,完成表2.3.2中的聚类分析总结,可参考表2.3.2中k=4时的食物聚类结果。 通过教师的讲解,以小组合作的方式、开展讨论交流、合作完成任务 通过小组合作,加强学生组内团结、共同完成任务
四、课堂练习 课程练习书本上的内容1. 影响K-means算法聚类结果的因素包括_________ 和_________ 2. K- means算法完成聚类的条件是_________ 3. 在实际应用中,k通常按需取值。例如,游戏公司根据顶级、高级、中级、菜乌4类将所有玩家进行聚类分析,则k取4;房地产公司将商品房分为高、中、低了档进行聚类分析,则k取3。请同学们搜索资料,了解在K-means算法中k值的选择对最终结果有什么影响,应该怎样选k值。 通过课堂的上的随机提问,引导学生练习开展习题。 通过课堂的讲解,引导学生本人通过思考,独立完成书本上的习题
五、课堂总结 请同学们对照本章的思维导图进行总结,看看自己掌握了那些知识。 以小组为单位,对本单元的学习情况和项目情况,进行总结归纳。 通过课堂思维导图的方式,引导学生本人独立对所学的课程进行归纳总结
六、作业布置 作业布置分组讨论并总结K-measns算法的逻辑。想想手写聚类分析在日常生活中的应用,对照本章节学习的知识,思考K值为多少时候,推荐的食谱最为合理。 以小组为单位,分组讨论并总结K-measns算法的逻辑,思考K值为多少时候,推荐的食谱最为合理 通过聚类分析实践的方式,加深对所学知识的理解和应用
21世纪教育网 www.21cnjy.com 精品试卷·第 2 页 (共 2 页)
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