Matematika darslarida Klaster (Tushunchalar bog`lami) metodi

Misol.

Mavzu: Vektorning koordinatalari, 9-sinf. Mavzu o`tib bo`linganidan so`ng o`quvchilarga quyidagi topshiriq beriladi.
Topshiriq. O`zak so`zi “Vektorning koordinatalari” bo`lgan klaster (tushunchalar bog`lamini)tuzing.
Mashg`ulot yakunida quyidagi so`zlardan iborat lasterni hosil qilish mumkin: nuqta, nuqtaning koordinatalari, abssissa, ordinata, koordinatalar sistemasi, vektor, teng vektorlar, qarama-qarshi yo`nalgan vektorlar, bir xil yo`nalgan vektorlar, abssissalar o`qi, ordinatalar o`qi, vektorning uchi, vektorning oxiri va hokazo.
Bunday ko`rinishdagi klasterdan ko`proq darsga yakun yasalayotgan paytda, o`tilganlarni yana bir bor esga tushirish uchun foydalanish maqsadga muvofiq.
SHuningdek, klaster (tushunchalar bog`lami) usulidan, biror o`quv materialaini o`qish jarayonidan ham parallel foydalanish mumkin. Bu o`qilayotgan materialni yaxshiroq tushunishga va undagi tushunchalar orasidagi aloqadorliklarni yaxshiroq o`rganishga, oxir oqibat o`quvchi tomonidan o`quv materialining to`laroq o`zlashtirilishiga, xotirada yaxshiroq qolishiga yordam beradi.
Klaster (Tushunchalar bog`lami) metodini nazorat darslarida ham qo`llash mumkin. Bunda o`tilgan bob bo`yicha, baholanayotgan asosiy o`zak tushuncha bo`yicha 5 minut davomida klaster tuzish taklif qilinadi.
Klasterlash (clustering) - bu ma'lumotlar o'lchamini yagona bo'lmagan guruhlarga bo'lishdir. Bu usul statistika, hisob-kitob, ma'lumotlar tahlili va boshqa sohalarda o'rnatiladi. Klasterlash, ma'lumotlarni birlashtirish yoki tahlil qilish uchun kerakli bo'lganlarini guruhlarga bo'lish yordamida amalga oshiriladi.

Klasterlar tushunchasi, o'zgaruvchanliklarni tahlil qilish, o'xshashliklarni aniqlash, shakllantirish, tahlil qilish, tahlil qilish, kuzatish va boshqa maqsadlarga erishish uchun foydalaniladi. Bu usul statistikada katta ahamiyatga ega, chunki u ma'lumotlar tahlilini osonlashtiradi va odatda yaxshi natijalar olib chiqaradi.

Klasterlash usuli, o'zgaruvchanliklar tahlilini tizimlilashtirishga yordam beradi. U ma'lumotlarni boshqa ma'lumotlar bilan taqqoslash, o'xshashliklarni aniqlash va o'zgaruvchanliklar qatorini yagona buyruqqa birlashtirishga imkon beradi.

Klasterlash asosida, ma'lumotlar o'lchami, ko'rsatkichlari va turli xususiyatlariga qarab o'zaro bog'liq ma'lumotlar guruhlarga bo'linadi. Bu guruhlar, o'xshashliklarga, o'zaro qarama-qarshilikka, shakllantirish va tahlil qilishga asoslangan.

Klasterlashning aniq maqsadi mavjud bo'lmagan holatlarda ma'lumotlarning o'zaro bog'liq qismi aniqlashdir. Ma'lumotlarni qanday guruhlarga bo'lishini aniqlash orqali, ushbu guruhlar orasida o'xshashlik va qarama-qarshiliklarni tahlil qilish mumkin bo'ladi.
Klasterlashning asosiy maqsadi, ma'lumotlarni o'zaro bog'liqlik bo'yicha guruhga bo'lishdir. Bu guruhlar, o'xshashliklarga, o'zaro qarama-qarshilikka, shakllantirish va tahlil qilishga asoslangan. Klasterlash asosida, ma'lumotlar o'lchami, ko'rsatkichlari va turli xususiyatlariga qarab o'zaro bog'liq ma'lumotlar guruhlarga bo'linadi. Bu guruhlar, o'xshashliklarga, o'zaro qarama-qarshilikka, shakllantirish va tahlil qilishga asoslangan.

Klasterlash usuli, ma'lumotlar tahlilini osonlashtiradi va odatda yaxshi natijalar olib chiqaradi. Bu usul, turli sohalarda keng qo'llaniladi, masalan, ma'lumotlar tahlili, hisob-kitob, biologiya, tibbiyot, marketing, ekologiya va boshqa sohalarda.

Klasterlashning bir necha turli usullari mavjud. Ularning ba'zilari:

1. Hiyerarxik klasterlash: Bu usulda, klasterlar qadamli ravishda yaratiladi. Birinchi bosqichda, har bir element o'zini alohida guruh sifatida qabul qiladi. Keyingi bosqichlarda guruhlar birlashadi, va natijada faqat bitta guruh qoladi.

2. Qo'shma klasterlash: Bu usulda, klasterlar bir-biri bilan chegaralanishi mumkin bo'lgan ko'pchiliklarga bo'lingan. Bu usulda, har bir element yalniz bir guruhda bo'lishi mumkin.

3. Spektral klasterlash: Bu usulda, klasterlar ma'lumotlar orasidagi o'xshashliklar va qarama-qarshiliklar asosida yaratiladi.

4. Modelni belgilash: Bu usulda, klasterlashning yuzaga kelishi uchun model belgilanadi. Model ma'lumotlar tahlil qilish usullari yoki ma'lumotlar tahlil modellari bo'lishi mumkin.

Klasterlashning xususiyatlari va afzalliklari mavjud bo'lib, bu usul ma'lumotlar tahlilini osonlashtiradi va boshqa usullardan farq qiladi. Klasterlash, ma'lumotlar tahlilida yaxshi natijalar olish uchun keng qo'llaniladi.