最新26.14-一元二次方程根的分布课件ppt.ppt

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2、自选四道与“一元二次方程根的分布”有关的题.温馨提示：题目和解答一并写在数学作业本上.课后作业陈景润读书的方法很特别，他成名之后在一篇文章中谈到：“我读书不只满足于读懂，而是要把读懂的东西背得滚瓜烂熟，熟能生巧嘛！”我国著名的文学家鲁迅先生把他搞文学创作的经验总结成四句话：“静观默察，烂熟于心，凝思结想，然后一挥而就.”“当时我走的就是这样一条路子！当时我能把数、理、化的许多概念、公式、定理，一一装在自己的脑海里，随手拈来应用.”拆开书一页页地读，《堆垒素数论》读了20多遍.要把书读到滚瓜烂熟，是需要极大的毅力的，尤其是

3、数学方面的书，没有故事情节，只有抽象的数学公式和符号.但是在陈景润眼中，却闪烁着幽远、神奇的异彩.不少数学著作又大又厚，携带十分不便，陈景润就把它一页页拆开来，随时带在身上，走到哪里读到哪里.这位可爱的“书痴”奇怪的读书方法，曾引起了一场小小的误会：数学系的老师时常看到陈景润拿着一页页散开的书在苦读，以为他把资料室的书拆掉了.后来，经过查实，陈景润拆的书全是自己的，对于公家的书，他惜之如金，从不去拆.公私分明，数学家的逻辑同样是毫不含糊.我们不得不佩服陈景润脚踏实地的精神，他把鲁迅先生的做学问的经验融入到了数学研究之中.

4、他在资料室工作期间，读过多少书，很难计算，也无法计算.陈景润知道知识的积累，需要有一个循序渐进的过程，科学高峰的攀登，更需要打下坚实而深厚的功底.他这一段时间的钻研苦读，是为日后的腾飞一搏奠定了的坚实基础，是非常关键的.——数学家陈景润的故事第八章聚类分析8.1聚类分析的步骤8.2相似性测度8.3聚类方法8.4聚类结果的解释8.5利用SPSS进行聚类分析聚类分析(ClusterAnalysis)是根据研究对象的特征对研究对象进行分类的多元统计分析技术。它的基本思想是，认为我们所研究的案例(cases)或指标(varia

5、bles)之间存在着程度不同的相似性（亲疏关系）。首先找出一些能够度量案例或指标之间相似程度的统计量，以此为划分类别的依据，然后，把一些彼此之间相似程度较大的聚合为一类，把另外一些彼此之间相似程度较大的聚合为另一类，关系密切的聚合到一个相对较小的分类单位，关系疏远的的聚合到一个相对较大的分类单位，直到把所有的都聚合完毕，把不同类型一一划出来，形成由小到大的分类系统。最后，再把整个分类系统画成一张谱系图，用它把所有案例（或指标）间的亲疏关系表示出来。聚类分析的大部分应用都属于探索性研究，最终的结果是产生研究对象的分类,通过

6、对数据分类的研究提出假设;聚类分析还可以用于证实(或验证)性目的,对于通过其他方法确定的数据分类,可以应用聚类分析进行检验。聚类分析根据分类对象的不同，分为Q型聚类和R型聚类。对案例的分类称为Q型聚类，对变量的分类称为R型聚类。R型聚类分析的作用1、不但可以了解个别变量之间的亲疏程度，而且可以了解各变量组合之间之间的亲疏程度；2、根据变量的聚类结果以及它们之间的关系，可以选择主要变量进行回归分析或Q型聚类分析。选择主要变量的方法是：在聚合的每类变量中各选出一个有代表性的变量作为典型变量。计算每一个变量与同类其他变量的样本

7、决定系数R2，挑选其最大者作为该类的典型变量。Q型聚类分析的作用与优点1、可以综合利用多个变量的信息对样本进行分类；2、分类结果是直观的，聚类谱系图非常清楚地表现案例的分类结果；3、聚类分析所得到的结果比传统分类方法更细致、全面、合理。本章主要介绍Q型聚类。8.1聚类分析的主要步骤1、选择聚类分析变量这些变量应具备以下特点：（1）和聚类分析的目标相关；（2）反映了要分类对象的特征；（3）在不同对象的值具有明显差异；（4）变量之间不应该高度相关。对于变量高度相关的处理办法（两种）：1）在对案例聚类分析之前，先对变量进行聚类

8、分析，在各类中选择具有代表性的变量作为聚类变量；2）对变量做因素分析，产生一组不相关变量作为聚类变量。2、计算相似性相似性(Similarity)是聚类分析的一个基本概念，反映了研究对象之间的亲疏程度。聚类分析就是根据研究对象之间的相似性来进行分类的。3、聚类选定聚类方法，确定形成的类数。4、聚类结果的解释得到聚类结