Проверяемый текст
Кузнецова, Анна Николаевна; Формирование коммуникативной компетентности как механизм социализации личности в учреждении дополнительного образования детей (Диссертация 2007)
[стр. 211]

221 f 0 d[2 ‘“din D = d -> \ 0 ...dn < ,d „ i 4* ..
.
oj Понятием, противоположным расстоянию, является понятие сходства между объектами Gs .
и
Gj.
Неотрицательная вещественная функция S(X ,; Xj) S tJ называется мерой сходства, если : 1) 0) Пары значений мер сходства можно объединить в матрицу сходства: ( 1 *1 2 ...
о I 2л Snl — ^ ) Величину Sjj называют коэффициентом сходства.
Сегодня существует достаточно много методов кластерного анализа.
Наиболее распространенным является метод полных связей.
Суть данного метода состоит в том, что два объекта, принадлежащих одной и
ток же группе или кластеру, имеют коэффициент сходства, меньший некоторого порогового значения S.
В терминах евклидова расстояния d
это означает, что расстояние между двумя точками (объектами) кластера не должно превышать некоторого порогового значения И.
Таким образом, h определяет максимально допустимый диаметр подмножества, образующего кластер.
С целью получения объективных данных в кластерном анализе чрезвычайно важно, чтобы шкалы всех измерений объектов были
нормированы па одну величину, например, измерения всех показателей попадали в диапазон от О до iOO баллов.
Для этого были введены коэффициенты размерности для каждого из показателей: сформированность
сферы общения (показатель В), сферы деятельности (показатель В2) и самопознания личности (показатель В3).
Коэффициент каждого показателя (К,) рассчитывался путем деления 100
па максимальный балл.
Приведенный балл рассчитывался
по формуле: Ki * U -s.
[стр. 187]

187 Наиболее часто употребляется функция Евклидова расстояния: d2(X ,.X j) £(*» -**) Пусть п измеренийX i, Хппредставлены в виде матрицы данных размером р хп : л1 л> 2 *21 *22 л р \ р2 Тогда расстояние между парами векторов d(Xt , XJ могут быть представлены в виде симметричной матрицы расстояний: 'О dn ...<0 d„ 0 ...d„ , ...О D-Понятием, противоположным расстоянию, является понятие сходства между объектами G,.
и
Неотрицательная вещественная функция S (X ,; Х<) ■ S,j называется мерой сходства, если : 1) 0Пары значений мер сходства можно объединить в матрицу сходства: 1 S2 »и 1 V * > 1 1 } S I Величину.,9,уназывают коэффициентом сходства.
Сегодня существует достаточно много методов кластерного анализа.
Наиболее распространенным является метод полных связей.
Суть данного метода состоит в том, что два объекта, принадлежащих одной и
той же группе или кластеру, имеют коэффициент сходства, меньший некоторого порогового значения S.
В терминах евклидова расстояния d
эго означает, что расстояние между двумя точками (объектами) кластера не должно превышать некоторого

[стр.,188]

порогового значения к.
Таким образом, h определяет максимально допустимый диаметр подмножества, образующего кластер.
С целью получения объективных данных в кластерном анализе чрезвычайно важно, чтобы шкалы всех измерений объектов были
норхмированы на одну величину, например, измерения всех показателей попадали в диапазон от О до 100 баллов.
Для этого были введены коэффициенты размерности для каждого из показателей: сформированность
потребности в общении (показатель Bt), степень усвоения коммуникативных умений (показатель В2), самоконтроль в общении (показатель В3).
Коэффициент каждого показателя (К,) рассчитывался путем деления 100
на максимальный балл.
Приведенный балл рассчитывался
но формуле: Д = *Д.
Данные вычисления проводились для каждого респондента, в результате получилась матрица размерностью 180x3, поскольку число показателей 3, а количество детей и подростков, участвующих в эксперименте 180 человек.
После проведения кластерного анализа по описанной выше методике оказалось, что данные можно разбить на 3 кластера, причем 91% респондентов попадают в данные кластеры, и лишь 9% не попадают.
На основе результатов кластерного анализа были выделены следующие кластеры: первая группа два показателя, naiгример Bj и В2 имеют низкие значения, а третий показатель (В3) среднее или низкое значение; вторая группа два показателя, например, В] и В2 имеют средние значения, а третий показатель (Вз) низкое или высокое значение; третья группа два показателя, например, В[ и В2 имеют средние или высокие значения, а третий показатель (В3) высокое значение.
Анализ полученных данных позволяет ввести три уровня сформированности интегрального критерия коммуникативной компетентности, показатель которой лежит в диапазоне от 0 до 100 и вычисляется по формуле: Р = 1 Р \ /3 = 1К< * Д /3, где i= 1, 2 г/ 3.
188

[Back]