Question

Опишите характерные признаки МКШ.​

Answer 1

Ответ:

Черты:

Объяснение:

небольшим количеством учеников;

отсутствием параллельных классов;

увеличением затрат на обучение одного ученика;

неравномерной наполняемостью классов или отсутствием отдельных классов вовсе;

наличием классов, где вместе обучаются дети – ученики разных возрастов;

здесь работают один или два учителя; должности библиотекаря, завхоза, заведующего не предусмотрены. Их функции выполняют учителя;

учитель малокомплектной школы – не узкопрофильный специалист, а мастер на все руки: от глубокой профессиональной диагностики до ремонта помещения простираются его обязанности. Его школа – часто единственный очаг культуры в поселке – открыта всегда и для всех;

малокомплектные школы отличаются большим разнообразием: наличием в них 2–3 учеников и побольше – 40–50;  

в некоторых отсутствуют один или два класса;

у большинства таких школ слабая материальная база;

Answer 2

МКШ, или многократно-кратное шкалирование (Multidimensional Scaling, MDS), является методом многомерного статистического анализа данных, который используется для визуализации и понимания сходства или различия между объектами на основе их парных сходств или расстояний. Вот некоторые характерные признаки метода МКШ:

1. Визуализация в пространствах низкой размерности: Основная цель МКШ - представить объекты из высокоразмерного пространства в пространстве низкой размерности (обычно 2D или 3D), чтобы сохранить относительные расстояния и сходства между ними.

2. Матрица сходств или расстояний: МКШ использует матрицу сходств или расстояний между объектами как входные данные. Эта матрица может быть создана на основе различных характеристик или мер сходства между объектами, например, корреляции или евклидовых расстояний.

3. Различные метрики: В зависимости от природы данных и задачи, используются различные метрики для оценки сходства или расстояний между объектами, такие как евклидова метрика, манхэттенская метрика, корреляционное расстояние и др.

4. Минимизация функции потерь: Метод МКШ стремится найти конфигурацию объектов в низкоразмерном пространстве, которая минимизирует разницу между оригинальными парами сходств (расстояний) и парами сходств (расстояний) в низкоразмерном пространстве.

5. Стресс: Это численное значение, которое измеряет качество воспроизведения парных сходств (расстояний) в низкоразмерной конфигурации по сравнению с оригинальными данными. Чем ниже значение стресса, тем лучше воспроизведение.

6. Конфигурация объектов: Результатом МКШ является конфигурация объектов в низкоразмерном пространстве, где более похожие объекты располагаются ближе друг к другу, а менее похожие объекты - дальше.

7. Интерпретация: Визуализация, полученная с помощью МКШ, может помочь в интерпретации структуры данных, выявлении кластеров, обнаружении выбросов и понимании взаимосвязей между объектами.

8. Параметры: Метод МКШ может иметь различные параметры, такие как тип метрики расстояния, количество размерностей низкоразмерного пространства и алгоритм оптимизации. Выбор параметров может влиять на качество визуализации.

МКШ широко используется в различных областях, таких как социология, психология, маркетинг, биоинформатика и многие другие, для анализа данных и получения инсайтов о структуре и отношениях между объектами.