第12课 K均值聚类 教案1 五下信息科技赣科学技术版.pdfVIP

K均值聚类教学设计

课题K均值聚类单元第三单元学科信息科技年级五年级

《K均值聚类》是江西科学技术出版社2023年信息科技五年级第三单元《算法的发展》的第

12课。本课程旨在帮助学生了解和掌握K均值聚类这一重要的聚类算法。

首先，课程开始部分，将通过生动的实例和图形化展示，引导学生理解K均值聚类的含义。

K均值聚类是一种基于距离的聚类方法，它将数据集中的点分为K个簇，使得每个簇的内部

点之间的距离最小，而不同簇之间的点距离最大。这种聚类方法在实际问题中具有广泛的

应用，例如在数据挖掘、图像处理、生物学等领域。

接下来，课程将重点教授如何使用K均值聚类解决实际问题。学生将通过动手实践，了解K

教材均值聚类的算法流程，包括初始化聚类中心、计算点到聚类中心的距离、重新分配点到最

分析近的聚类中心等步骤。此外，课程还将介绍如何根据实际问题的需求选择合适的K值，以及

如何评估聚类结果的优劣。

通过本课程的学习，学生将能够掌握K均值聚类的原理和应用，并在实际问题中灵活运用这

一算法。此外，课程还将培养学生的逻辑思维能力、编程实践能力和问题解决能力，为他

们今后在信息科技领域的发展奠定基础。

总之，第12课《K均值聚类》是信息科技五年级第三单元《算法的发展》的重要组成部分。

通过本课程的学习，学生将深入了解K均值聚类的含义和应用，提升自己的数据分析能力，

为未来探索更复杂的算法和解决实际问题做好准备。

1.信息意识：通过学习K均值聚类算法，了解数据聚类的基本概念和方法，提高对数据处理

和分析的信息意识。

2.计算思维：掌握K均值聚类的计算过程，学会将实际问题转化为数学模型，运用计算思维

解决问题。

学习

3.数字化学习与创新：学会使用编程语言或其他相关工具实现K均值聚类算法，提高数字化

目标

学习与创新能力。

4.信息社会责任：了解K均值聚类在实际应用中的局限性，如对初始聚类中心敏感、收敛速

度较慢等，培养正确的信息社会责任意识。

重点了解K均值聚类的含义

难点掌握使用K均值聚类解决实际问题

教学过程

教学环节教师活动学生活动设计意图

导入新课通过讲解、展示实例等方式，引导学生了解K均值学生认真听讲通过生动有趣的

聚类的概念，及其在实际问题中的应用。，记录关键概实例，激发学生

念和实例，初

对K均值聚类的

步认识K均值

兴趣，为后续深

聚类。

入学习打下基础

。

讲授新课环节一：K均值聚类算法原理深化讲解学生跟随教师使学生深入了解

在上一次的课程中，我们详细讲解了K均值聚的讲解，理解K均值聚类算法