資料描述

在本研究中共使用到 Washington DC Mall 和 Indian Pine Site 兩種高光譜影像資 料，還有兩個教育測驗資料共四種不同的資料，對於這些資料共隨機產生 10 個資料 集，並分別計算出每個資料集的辨識率，最後將10 個資料集的辨識率取平均值來做比 較。

壹、 Washington DC Mall 資料

Washington DC Mall都市地區的高光譜影像資料是取自Landgrebe (2003)，如圖3-3 所呈現的是感測器從0.4 到 2.4 μm取210 個波段，包含可視光區域及內紅外線光譜，

資料大小大概為150 Megabytes，因為去除水所造成的雜訊，故在本實驗只使用191 波 段，本研究將圖共分為7個類別，分別是建築物(Roofs)、路面(Road)、小路(Trail)、草 地(Grass)、樹林(Trees)、水(Water)及陰影(Shadow)。

對於每個資料集隨機選取每個類別各100個訓練樣本點，以及100個測試樣本點。

共選出10個資料集並且對於此10個資料集計算其各自的辨識率，最後將這些取平均為 最後比較的數據。

貳、 Indian Pine Site 資料

Indian Pine Site為森林和農作物地區是1992年6月所收集的資料，取Indiana州西北 100平方公里區域如圖3-4，共9個類別，分別為玉米田己耕地(Corn-clean)、玉米田未耕 地(Corn-notill)、玉米略耕地(Corn-min)、牧草地(Grass/Pasture)、林地(Woods)、乾草地 (Hay-windrowed)、大豆未耕地(Soybean-notill)、大豆略耕地(Soybean-min)和大豆己耕 地(Soybean-clean)。

同樣的也隨機選取出10個資料集，每個資料集包含每類分別各100個訓練樣本點以 及各100個測試樣本點，並計算10個資料集的平均辨識率。

圖3-7 Washington DC Mall 圖3-8 Indian Pine Site

參、 教育測驗資料

利用樣式辨認技術建立針對測驗資料之分類系統，作為補救教學分類之用，有利 補救教學的分群，可因材施教，縮短補救教學時間，而教學診斷的應用為小樣本高維 度的問題。本研究使用兩個不同單元的教育測驗資料。

教育測驗資料I採用教材康軒出版社所出版的國小數學第十一冊「扇形」單元，紙 筆測驗共有21題，有效樣本點數共有748個，每個類別共有20個訓練樣本，其餘的皆為 測試樣本，各錯誤類型以及人數參照表3-1。

教育測驗資料II採用擴分、約分教材是九十二學年國小六年級數學教材使用的版 本，依照民國82年新課程綱要編輯而成，配合施測學校使用的情形施測後，進行試卷 批閱及成績登錄，將學生作答情形根據「擴分、約分」單元教材專家知識結構進行補 救教學類型的分類。本研究「擴分、約分」單元紙筆測驗計有27題，有效樣本點數1192 個每個類別隨機取出20個訓練樣本其餘作為測試樣本，用以進行實驗，測試所得各錯 誤類型組別的學生人數如表3-2。

表3-1 「扇形」單元的錯誤概念分類表 組別 人數 需要進行補教教學之概念

1 50 加強練習(粗心犯錯) 2 36 「複合扇型面積」

3 47 「複合扇型面積」、「基本扇型面積」

4 221 「扇型定義」、「複合扇型面積計算」、「基本扇型面積」

5 53 「圖形繪製」

6 30 「複合扇型面積」、「圖形繪製」

7 25 「複合扇型面積」、「圖形繪製」、「基本扇型面積」

8 286 所有概念都需重新學習

總計 748

表3-2 「擴分、約分」單元的錯誤概念分類表 組別 人數 需進行補救教學之概念

1 89 「兩異分母比較大小」

2 31 「兩異分母比較大小」、「通分」

3 186 「最簡分數」

4 154 「最簡分數」、「兩異分母比較大小」

5 62 「最簡分數」、「兩異分母比較大小」、「通分」

6 41 「約分」

7 80 「最簡分數」、「約分」、「兩異分母比較大小」

8 59 「最簡分數」、「約分」、「兩異分母比較大小」、「通分」

9 63 「最簡分數」、「約分」、「公因數」、「等值分數」、「兩異分母比 較」、「通分」

10 59 需重新學習「最簡分數」、「約分」、「公因數」、「等值分數」、「兩 異分母比較」、「兩同分母比較」、「公倍數」

11 79 「最簡分數」、「約分」、「兩異分母比較」、「通分」、「兩同分母 比較

12 77 「最簡分數」、「約分」、「兩異分母比較」、「兩同分母比較」、「公 倍數」、「擴分」

13 35 「最簡分數」、「約分」、「公因數」、「等值分數」、「兩異分母比 較」、「兩同分母比較」、「公倍數」、「擴分」

14 150 所以概念都需重新學習 15 27 加強練習（粗心犯錯）

合計 1192