Diyelim ki, başka şubesi olmayan bir şehrin bir bölümünde yeni bir Starbucks açmak istiyorsunuz. Bu konuda nasıl hareket edersin? Basit bir yol, her mahalleyi fiziksel olarak ziyaret etmek, yerel halkla konuşmak ve temel olarak biraz zemin araştırması yapmaktır. Biraz daha iyi bir yaklaşım, verileri mikro konumlarda kümelemek ve her küme içindeki tüm özellikleri hesaba katmak olacaktır. Yoğunluk tabanlı kümelemenin ve özellikle DBSCAN olarak da bilinen gürültü ile uygulamaların Yoğunluk tabanlı uzamsal kümelenmesinin geldiği yer burasıdır.
Kümeleme, çoğu veri bilimci ve analistin hayatlarında kullandığı önemli bir araçtır. Farklı sektörlerde farklı şirketler tarafından farklı amaçlarla (müşteri segmentasyonu, öneri motorları, belge sınıflandırması vb.)
Veri Bilimi dünyasında 5 kümeleme yöntemi vardır-
· Bölüm tabanlı kümeleme
· Hiyerarşik tabanlı kümeleme
· Yoğunluğa dayalı kümeleme
· Grid tabanlı kümeleme
· Model tabanlı kümeleme
Coğrafi kümeleme amacıyla, bazı benzerliklere sahip olan ve uzayın düşük yoğunluklu bölgelerinden farklı olan yoğun bölgelerin kümelerini tanımlayabilen yoğunluğa dayalı kümelemeyi kullanacağız. DBSCAN ve OPTICS (Kümeleme Yapısını Tanımlamak için Sipariş Noktaları), bu kümeleme segmentinde kullanılan ünlü algoritmalardan bazılarıdır.
Coğrafi konumlarımızı kümelemek için K-araçları (Bölüm Tabanlı kümeleme) gibi diğer kümeleme algoritmalarını kullanabiliriz, ancak dezavantajlar var.
Yeni başlayanlar için önceden tanımlanmış sayıda kümeye ihtiyaç duyarlar, ancak ya büyük bir şehirde 10.000 kümemiz varsa ve daha küçük bir şehirde sadece 1000 küme varsa. Faaliyetimize her başladığımızda hiçbir kehanet bize bu sayıları vermeyecektir.
Ayrıca, yoğunluğa dayalı yöntemler, aykırı değerlerden veri kümelerini kaydeder, bir noktanın tüm yoğunluğu, belirli bir veri noktasını etkileyebilecek bir veri kümesinin özelliklerini veya işlevlerini belirlemek için işlenir ve deşifre edilir.
1. Epsilon(Eps) — Mahallenin maksimum yarıçapı. Noktalar arasındaki mesafeleri hesaplama noktası için, dünya yüzeyinin eğriliğini dikkate almak için Öklid mesafesi yerine Haversine mesafesi adı verilen bir şey kullanırız.
2. Min Puan sayısı — Bir noktanın Eps komşuluğundaki minimum puan sayısı.
· Keyfi olarak bir P noktası seçin
· Eps yarıçapındaki p mahallesine düşen tüm noktaları alın
· P'nin bir çekirdek nokta/sınır noktası olup olmadığını kontrol edin
· Eğer bir çekirdek nokta ise bir küme oluşur.
· Eğer bir sınır noktasıysa, Epsilon civarındaki herhangi birinin bir kümeye atanıp atanmadığını kontrol edecektir.
· Tüm noktalar işlenene kadar bu işleme devam edin
Bu makale için, memleketim Mumbai'den rastgele enlem ve boylamları kullandım. Amacımızın mikro komşuluk kümeleri (tercihen bina düzeyinde) oluşturmak olduğunu unutmayın.
MinPt'ler 3 olarak sabitlenerek farklı epsilon değerleri seçilmiştir. Buradaki her renk farklı bir kümeyi temsil ediyor
(Not-Renklerim bittiği için aynı renkleri tekrarlamak zorunda kaldım) –
Hayır istediğim bu değildi, Epsilon'u daha da azaltalım…………..
Açıkça, bir kez büyük epsilonlar kullandığımızda, aynı kümede birden fazla çekirdek noktanın oluşturulduğu bir dalgalanma etkisi nedeniyle kümeler beklenenden çok daha büyüktür, dolayısıyla toplam küme uzunluğu 1000m veya 500m'den daha fazla genişler.
Mantıksal olarak, binaların çevre genişliği 150–250m civarındadır, bu nedenle eps = 200m koymak mantıklı ve tombala olmalıdır !!!
150.000 adresi kullanarak istediğimiz küme segmentlerini oluşturduk !!! Büyük başarı !!!
Makalenin başındaki soruya geri dönüyoruz. Kullanıcıları kendi konumlarında kümelendirdiğimizde, ideal parametrelere sahip olan kümeleri tanımlarız - düşük Fiyat/Sq Ft, yüksek nüfus yoğunluğu, yüksek ortalama gelir seviyeleri vb.
Bazı şirketler aslında bu tür mikro konum düzeyinde demografik verileri depolar ve verilerin güç olduğu bir dünyada, coğrafi kümelemenin sonsuz sayıda kullanım durumu olabilir.
Referanslar -
Abha'da spor aktiviteleri için bir deneyim tasarlayalım! Programın neredeyse yarısına geldik ve 3. proje zamanı geldi! Yalan söylemeyeceğim bu proje şimdiye kadar yaptığım en bunaltıcı, stresli ama eğlenceli proje olabilir. Başlamak için, güzel Abha şehrinde spor aktiviteleri için bir deneyim tasarlamak olan meydan okumamızla tanıştık.
Arka hikaye Her ürünün bir hikayesi vardır ve bu Yapdoof'un başlangıç hikayesidir. Yapdoof, Omept Technology Nijerya Limited'in bir ürünüdür.
Tarih boyunca insanlar yalnızlık veya ilham aramak ya da ruhsal farkındalıklarını derinleştirmek için vahşi doğaya yalnız gittiler. Yerli Amerikalılar genellikle genç erkekleri vizyonlarını aramak için haftalarca vahşi doğaya gönderirdi (Farb 1967).
Sathya Krishnan Suresh, Shunmupapriya P Bu yazıda, stili ve içeriği iki ayrı görüntüden gelen yeni görüntüler oluşturmak için kullanılabilecek bir yöntem olan “Nöral Stil Transferi” adlı ilginç bir konuyu tartışacağız. Bu makale Leon A Gatys ve arkadaşlarının A Neural Algorithm of Artistic Style (Sanatsal Stilin Sinirsel Algoritması) temel alınarak hazırlanmıştır; burada yazar, Evrişimsel Sinir Ağı (CNN) katmanlarını kullanarak yeni bir görüntünün oluşturulması hakkında ayrıntılı bir açıklama sunar.
28 Temmuz 2022'de Güneş, Yeni Ay, Aslan'da Ceres kavuşumu Jüpiter RX'i üçgen yapacak, Merkür ise Uranüs'ü Merkür, Uranüs-Mars, Satürn'e T-karesinin bir parçası olarak veya düğümler ise sabit bir Büyük Haç ile kare yapacak. dahildir. Venüs, Kara Ay Lilith ve Yengeç burcundaki sabit yıldız Sirius ile kavuşum halindedir.
AI eskiden parti hilesiydi, şimdi etkinlik organizatörü, MC ve baş çekicilik AI'nın akla gelebilecek her ürün ve emtia alanına sıkıca gömülü olduğu çağa doğru ilerlerken, tasarım daha da ön plana çıkıyor. Bu kılavuz yalnızca tasarımcılar için değil, yazılım mühendisleri, ürün yöneticileri ve AI/ML tabanlı yazılım üzerinde çalışan veya üzerinde çalışacak olan herkes için hazırlanmıştır.