ЕГЭ - 2025 по Информатике. Задача 27. Кластеры - используем Поиск решения электронных таблиц EXCEL. Решение без программирования

• Задача 27 ЕГЭ 2025 изменилась и теперь требует навыков работы с большими данными.  

• Цель задания - показать аналитические способности учащихся.  

• Задача может быть решена без программирования, используя Excel.  

• Задача заключается в нахождении центральной звезды в каждом кластере.  

• Нужно найти среднее арифметическое центральных звезд и умножить на 10000.  

• Задача представлена в двух вариантах: А и Б, с разным объемом данных.  

• Визуализация данных с помощью Excel.  

• Построение диаграммы для наглядности кластеров.  

• Визуальное определение центров кластеров.  

• Сортировка данных для удобства обработки.  

• Разделение данных на два кластера для наглядности.  

• Использование надстройки "Поиск решения" для оптимизации.  

• Объяснение работы надстройки "Поиск решения".  

• Написание формул для вычисления евклидовой метрики.  

• Начальное приближение центра кластера на основе визуального анализа.  

• Построение формул для вычисления расстояний от центра кластера до каждой звезды.  

• Использование абсолютных ссылок для автозаполнения.  

• Реализация формулы Евклида для вычисления расстояний.  

• Извлечение корня из расстояний не влияет на минимизацию.  

• Это лишняя операция, которая не улучшает результат.  

• Решение пренебречь извлечением корня для упрощения формулы.  

• Формула для расчета расстояний: сумма квадратов разностей координат.  

• Формула растягивается до последней строки кластера.  

• В ячейке 1 считается сумма всех расстояний.  

• Использование надстройки "Поиск решения" для оптимизации.  

• Установка целевой функции на минимум.  

• Изменение ячеек для оптимизации.  

• Центр кластера рассчитывается как -0.47505, 1.17784.  

• Расстояние до центра кластера составляет 45.1442.  

• Важно найти звезду, ближайшую к центру кластера.  

• Проверка координат звезд на близость к центру кластера.  

• Выбор группы звезд, наиболее близких к центру.  

• Проверка координат по графику и координатам.  

• Подстановка координат звезд в расчетные формулы.  

• Проверка расстояний до центра кластера.  

• Выбор звезды с минимальным расстоянием.  

• Сортировка данных и выбор начального значения для центра.  

• Использование "Поиска решения" для оптимизации.  

• Проверка группы звезд на близость к новому центру.  

• Выбор лучшей звезды для каждого кластера.  

• Вычисление среднего значения координат.  

• Проверка правильности решения задачи.  

• Переход к части Б задачи, где используется другой файл с тремя кластерами и числом звезд до 10 тысяч.  

• Файл содержит 10 тысяч строк, разделенных на три кластера.  

• Диаграммы построены для иллюстрации и ускорения процесса.  

• В файле 10 тысяч строк, включая заголовки столбцов.  

• Построены диаграммы для определения центров кластеров.  

• Центры кластеров: 3.387, 6.654, 1.213.  

• Данные пересекаются по оси X, что затрудняет сортировку.  

• Ось Y более удобна для сортировки, так как нет пересечений.  

• Сортировка по оси Y позволяет четко разделить данные по кластерам.  

• Таблица сортируется по оси Y для четкого разделения данных.  

• Первый кластер: 0-2.8, второй: 4-6.5, третий: 7.5-10.  

• Данные копируются на три листа для удобства работы.  

• Использование метода поиска решений для определения центров кластеров.  

• Формулы для расчета суммы квадратов расстояний.  

• Запуск поиска решений и получение центра кластера.  

• Поиск звезды, близкой к центру кластера и дающей минимальное расстояние.  

• Высокая плотность звезд требует тщательного подбора.  

• Перебор вариантов для нахождения звезды с минимальными координатами.  

• Перебор нескольких вариантов для нахождения звезды с минимальными координатами.  

• Сортировка таблицы по оси Y для удобства подбора подходящих вариантов.  

• Применяем поиск решений для первого кластера.  

• Используем начальное приближение 6.665.41.  

• Находим звезду с близкими координатами 6.665.41.  

• Применяем поиск решений ко второму кластеру.  

• Находим звезду с близкими координатами 5.41.  

• Минимальное расстояние от центра кластера составляет 720.34.  

• Применяем поиск решений к третьему кластеру.  

• Находим звезду с близкими координатами 3.398.  

• Минимальное расстояние от центра кластера составляет 715.527.  

• Собираем координаты центральных звезд на один лист.  

• Подсчитываем среднее значение координат.  

• Умножаем среднее значение на 10000 для получения ответа задачи.  

• Проверяем ответы методички.  

• Используем надстройку поиска решений и интеллектуальный перебор.  

• Метод позволяет найти близкие к центру кластера звезды.  

• Метод подходит для аналитики и визуализации данных.  

• Позволяет решать задачи с большими данными.  

• Благодарность за внимание и пожелания успешной сдачи экзаменов.