第2章人工智能技术基本原理2.4使用K—均值算法进行聚类-高中教学同步《信息技术人工-智能初步》教案.pdfVIP

《信息技术-人工智能初步》教案

第2章人工智能技术基本原理2.4使

课题课型班课课时1

用K—均值算法进行聚类

授课班级高一1班

理解聚类与分类的区别：学生应能理解聚类算法与分类算法的基本区别，特别是聚类算法

在处理无标签数据时的应用。

掌握K均值算法的基本原理：学生应能描述K均值算法的基本原理，包括基于距离的聚类

思想以及如何通过迭代找到最佳的聚类中心。

了解数据归一化的必要性：学生应能解释在进行K均值聚类之前，为何需要对数据进行归

一化处理，并掌握基本的归一化方法。

掌握K均值算法的具体步骤：学生应能详细阐述K均值算法的具体实施步骤，包括初始化

质心、分配样本到最近的质心、重新计算质心，以及判断算法是否收敛的标准。

学习目标

理解K值选择的影响：学生应能理解不同的K值选择对聚类结果的影响，并认识到在实际

应用中确定最佳K值的挑战。

应用K均值算法解决实际问题：通过案例学习（如“办事处选址”实例），学生应能运用K

均值算法处理实际问题，并根据聚类结果做出合理的决策或推荐。

评价K均值聚类结果的能力：学生应能使用误差平方和（SSE）等指标来评价K均值聚类的

结果质量，理解SSE较小意味着更好的聚类效果。

识别K均值算法的限制和考虑因素：学生应能识别K均值算法的一些限制，如初始质心的

选择、K值的确定，以及如何处理这些挑战以提高聚类的准确性和有效性。

教学重点

基本概念理解：

强调聚类与分类的区别，确保学生理解在无监督学习中，如何通过聚类发现数据的内在结

构和模式。

讲解K均值算法的基本概念，包括其基于距离的聚类思想以及算法的迭代特性。

学习重难点

突出归一化处理的必要性，让学生理解不同量纲数据处理的重要性及方法。

K均值算法步骤：

系统地讲解K均值算法的每一个计算步骤，并通过图示辅助说明（如使用示意图2.4.3、2.4.4、

2.4.5）。

详细说明K均值算法流程图（如图2.4.8所示），并比较与决策树构造过程的类似之处。

实际应用案例：

介绍“办事处选址”实例，展示K均值算法如何应用于实际问题解决。

通过“城市人口与GDP数据”的案例，进一步演练算法的应用，并介绍如何使用散点图辅助

分析。

评价聚类结果：

讲解误差平方和（SSE）的概念及其在评估聚类结果优劣中的作用。

分析不同的K值选择对聚类结果的影响，并讨论如何确定最佳聚类数（K值）的方法。

教学难点

K值的选择：

学生往往难以直观理解为何选择合适的K值对聚类效果有重大影响。需要通过案例和实验

来加深理解。

K值的选定没有固定的标准方法，需要根据具体问题通过实验来确定，这一过程可能对于

初学者来说较为复杂。

初始质心的选择：

初始质心的选择对最终聚类结果有较大影响，而其选择具有一定的随机性，需要让学生理

解这一环节的不确定性及其对算法稳定性的影响。

引入更复杂的聚类初始化方法可能会增加理论的复杂性，需要在教学时适当平衡。

归一化处理的理解与应用：

对于初学者来说，归一化处理的概念和必要性可能不容易完全理解。

需要通过实例演示归一化处理