Більше

Створюйте кластери, використовуючи long і lat

Створюйте кластери, використовуючи long і lat


У мене близько 4000 магазинів по всій країні. Виходячи з міжміського/широкого відстані та рівня бізнесу, я хочу створити близько 200 кластерів, які можуть управляти 15-25 магазинами кожен. Я хочу дізнатися, як це зробити, щоб знайти ці 200 кластерів. Чи можливо це зробити? Якщо є пропозиції, підкажіть, як це зробити.


Створюйте кластери, використовуючи довгі та широкі географічні інформаційні системи

Дослідіть світ просторового аналізу та картографії за допомогою геоінформаційних систем (ГІС). На цьому уроці ви вивчите основи провідного галузевого програмного забезпечення ArcGIS протягом чотирьох тижневих модулів: Тиждень 1: Дізнайтеся, як ГІС перетворилася з паперових карт на глобально інтегровані пакети електронного програмного забезпечення сьогодні. Ви встановите ArcGIS на свій комп’ютер і дізнаєтесь, як користуватися онлайн -довідкою для відповіді на технічні питання. Тиждень 2: Відкрийте ArcGIS та досліджуйте дані за допомогою ArcMap. Вивчіть основні поняття ГІС, як аналізувати дані та скласти свою першу карту. Тиждень 3: Створіть власні карти! Символізуйте дані та створіть привабливий кінцевий продукт. Тиждень 4: Поділіться своїми даними та картами та навчіться зберігати та упорядковувати свої дані. Пройдіть Основи ГІС як самостійний курс або як частину спеціалізації з географічних інформаційних систем (ГІС). Виконавши перший курс спеціалізації, ви отримаєте навички, необхідні для успішного виконання повної програми. Студенти, яким потрібна ліцензія ArcGIS, отримають некомерційну 1-річну студентську ліцензію для участі у цьому курсі та спеціалізації.


Зміст

Поняття "кластер" неможливо точно визначити, що є однією з причин, чому існує так багато алгоритмів кластеризації. [5] Існує спільний знаменник: група об’єктів даних. Однак різні дослідники використовують різні кластерні моделі, і для кожної з цих кластерних моделей знову можна надати різні алгоритми. Поняття кластера, як воно визначається різними алгоритмами, значно відрізняється за його властивостями. Розуміння цих «кластерних моделей» є ключовим для розуміння відмінностей між різними алгоритмами. Типові моделі кластерів включають:

  • Модель підключення s: наприклад, ієрархічна кластеризація будує моделі на основі відстані.
  • Модель центроїда s: наприклад, алгоритм k-mean представляє кожен кластер одним вектором середнього значення.
  • Модель розподілу s: кластери моделюються за допомогою статистичних розподілів, таких як багатовимірні нормальні розподіли, що використовуються алгоритмом очікування-максимізації.
  • Модель щільності s: наприклад, DBSCAN та OPTICS визначають кластери як з’єднані щільні області в просторі даних.
  • Модель підпростору s: у бікластерізації (також відомі як спільна кластеризація або двомодова кластеризація) кластери моделюються як з членами кластера, так і з відповідними атрибутами.
  • Групові моделі s: деякі алгоритми не забезпечують уточнену модель своїх результатів і просто надають інформацію про групування.
  • Моделі на основі графіків: кліка, тобто підмножина вузлів у графі, така, що кожні два вузли у підмножині з'єднані ребром, можна розглядати як прототипну форму кластера. Послаблення повної вимоги до з'єднання (частина ребер може бути відсутня) відомі як квазікліки, як в алгоритмі кластеризації HCS.
  • Моделі підписаних графіків: Кожен шлях у підписаному графіку має знак із добутку знаків по краях. Згідно з припущеннями теорії балансу, ребра можуть змінювати знак і призводити до роздвоєного графа. Слабша "аксіома кластеризації" (жоден цикл не має рівно одного негативного краю) дає результати з більш ніж двома кластерами або підграфами лише з позитивними краями. [6]
  • Нейронна модель s: Найвідоміша некерована мережа-це самоорганізуюча карта, і ці моделі зазвичай можна охарактеризувати як подібні до однієї чи кількох вищезгаданих моделей, включаючи моделі підпростору, коли нейронні мережі реалізують форму аналізу основних компонентів або аналізу незалежних компонентів.

"Кластеризація" - це по суті набір таких кластерів, зазвичай містить усі об'єкти в наборі даних. Крім того, він може визначати відношення кластерів один до одного, наприклад, ієрархію кластерів, вбудованих один в одного. Групування можна приблизно розділити на:

  • Жорстка кластеризація : кожен об'єкт належить до кластера чи ні
  • М'яке кластеризація (також:
  • нечітка кластеризація): кожен об'єкт певною мірою належить кожному кластеру (наприклад, ймовірність належності до кластера)

Можливі також більш тонкі відмінності, наприклад:

  • Сувора розділення кластерів : кожен об'єкт належить точно до одного кластера
  • Строге розділення кластерів з викидами : об'єкти також не можуть належати до жодного кластера і вважаються викидами
  • Перекриття кластеризації (також: альтернативна кластеризація, кластеризація з кількома переглядами): об'єкти можуть належати до кількох кластерів, що зазвичай включають жорсткі кластери
  • Ієрархічна кластеризація : об'єкти, що належать дочірньому кластеру, також належать до батьківського кластеру
  • Підпросторна кластеризація: в той час як перекриття кластеризації в межах однозначно визначеного підпростору не очікується перекриття кластерів

Як зазначено вище, алгоритми кластеризації можна класифікувати на основі їх кластерної моделі. У наведеному нижче огляді будуть перераховані лише найвизначніші приклади алгоритмів кластеризації, оскільки існує, можливо, понад 100 опублікованих алгоритмів кластеризації. Не всі надають моделі для своїх кластерів, тому їх не можна легко класифікувати. Огляд алгоритмів, пояснених у Вікіпедії, можна знайти у списку алгоритмів статистики.

Об'єктивно "правильного" алгоритму кластеризації немає, але, як було зазначено, "кластеризація знаходиться в очах спостерігача". [5] Найбільш відповідний алгоритм кластеризації для певної проблеми часто потрібно вибирати експериментально, якщо немає математичної причини віддати перевагу одній моделі кластера іншій. Алгоритм, розроблений для одного типу моделі, зазвичай не працює на наборі даних, що містить кардинально інший тип моделі. [5] Наприклад, k-mean не може знайти не опуклі кластери. [5]

Кластеризація на основі зв’язку (ієрархічна кластеризація) Редагувати

Кластеризація на основі підключення, також відома як ієрархічна кластеризація, ґрунтується на основній ідеї об’єктів, які більше пов’язані з об’єктами поблизу, ніж з об’єктами, що знаходяться далі. Ці алгоритми з'єднують "об'єкти" в "кластери" на основі їх відстані. Кластер можна описати значною мірою за допомогою максимальної відстані, необхідної для з'єднання частин кластера. На різних відстанях будуть формуватися різні кластери, які можна представити за допомогою дендрограми, яка пояснює, звідки походить загальна назва "ієрархічна кластеризація": ці алгоритми не забезпечують єдиного поділу набору даних, а натомість забезпечують розгалужену ієрархію скупчення, які зливаються між собою на певних відстанях. У дендрограмі вісь y позначає відстань, на якій кластери зливаються, тоді як об’єкти розміщуються уздовж осі x так, щоб кластери не змішувалися.

Кластеризація на основі зв’язків-це ціла сім’я методів, які відрізняються способом обчислення відстаней. Окрім звичайного вибору функцій відстані, користувачеві також необхідно визначитися з критерієм зв’язку (оскільки кластер складається з кількох об’єктів, існує декілька кандидатів для обчислення відстані) для використання. Популярні варіанти відомі як кластеризація з одним зв'язком (мінімум відстаней до об'єктів), повна зв'язок з кластером (максимум відстаней до об'єктів) та UPGMA або WPGMA ("Незважений або зважений метод групи пар із середнім арифметичним"), також відомий як середнє зв'язування кластеризація). Крім того, ієрархічна кластеризація може бути агломераційною (починаючи з окремих елементів та об’єднуючи їх у кластери) або роздільною (починаючи з повного набору даних і поділяючи його на розділи).

Ці методи не створюватимуть унікальне розподіл набору даних, а ієрархію, з якої користувачеві все одно потрібно вибрати відповідні кластери. Вони не дуже стійкі по відношенню до викидів, які або відображатимуться як додаткові кластери, або навіть спричинятимуть злиття інших кластерів (відоме як "феномен ланцюга", зокрема з кластеризацією з одним зв'язком). У загальному випадку складність становить O (n 3) < displaystyle < mathcal > (n^<3>)> для агломеративної кластеризації та O (2 n - 1) < displaystyle < mathcal >(2^)> для роздільної кластеризації [7], що робить їх надто повільними для великих наборів даних. Для деяких особливих випадків оптимальні ефективні методи (складності O (n 2) < displaystyle < mathcal > (n^<2>)>) відомі: SLINK [8] для однозв’язків та CLINK [9] для кластеризації з повним зв’язком. У спільноті видобутку даних ці методи визнаються теоретичною основою кластерного аналізу, але часто вважаються застарілими [ потрібна цитата ]. Однак вони дали натхнення для багатьох пізніших методів, таких як кластеризація на основі щільності.

Однозв'язок за даними Гауса. На 35 кластерах найбільший кластер починає фрагментуватися на менші частини, тоді як раніше він все ще був з'єднаний з другим за величиною через ефект одноланкового зв'язку.

Однозв’язковість на кластерах на основі щільності. Вилучено 20 кластерів, більшість з яких містять окремі елементи, оскільки кластеризація зв'язків не має поняття "шум".

Кластеризація на основі центроїдів Редагувати

У кластеризації на основі центроїдів кластери представлені центральним вектором, який не обов'язково може бути членом набору даних. Коли кількість кластерів фіксується на k, k-значення кластеризації дає офіційне визначення проблеми оптимізації: знайдіть k кластерних центрів і призначати об’єкти до найближчого центру кластеру, щоб відстані від кластера в квадраті були мінімізовані.

Сама проблема оптимізації, як відомо, є NP-складною, і тому поширеним підходом є пошук лише наближених рішень. Особливо добре відомим наближеним методом є алгоритм Ллойда [10], який часто називають "k-означає алгоритм"(хоча інший алгоритм представив цю назву). Однак він знаходить лише локальний оптимум і зазвичай запускається кілька разів з різними випадковими ініціалізаціями. Варіації k-засоби часто включають такі оптимізації, як вибір кращого з кількох прогонів, але також обмеження центроїдів членами набору даних (k-медоїди), вибір медіан (k-медіа кластеризації), вибираючи початкові центри менш випадково (k-значить ++) або дозволяють призначення нечіткого кластера (нечітке c-означає).

Більшість k-алгоритми типу засобів вимагають кількості кластерів- k - слід уточнювати заздалегідь, що вважається одним з найбільших недоліків цих алгоритмів. Крім того, алгоритми віддають перевагу кластерам приблизно однакового розміру, оскільки вони завжди призначатимуть об’єкт найближчому центроїду. Це часто призводить до неправильного вирізання меж кластерів (що не дивно, оскільки алгоритм оптимізує центри кластерів, а не межі кластерів).

K-засоби мають ряд цікавих теоретичних властивостей. По -перше, він розділяє простір даних на структуру, відому як діаграма Вороного. По -друге, він концептуально близький до класифікації найближчих сусідів і як такий популярний у машинному навчанні. По-третє, його можна розглядати як варіацію моделювання на основі кластеризації, а алгоритм Ллойда-як варіацію алгоритму очікування-максимізації для цієї моделі, розглянутого нижче.

k-засіб розділяє дані на комірки Вороного, що передбачає кластери однакового розміру (тут недостатньо)

k-засоби не можуть представляти кластери на основі щільності

Проблеми кластеризації на основі центроїдів, такі як k-означає і k-медоїди -це окремі випадки проблеми з розміщенням недієздатної метричної установки, канонічної задачі в спільнотах досліджень операцій та обчислювальної геометрії. У базовій проблемі з розташуванням об’єкта (існує безліч варіантів, які моделюють більш детальні налаштування), завдання полягає в тому, щоб знайти найкращі складські приміщення для оптимального обслуговування певного набору споживачів. Можна розглядати "склади" як центроїди кластерів, а "місця споживачів" - дані, які потрібно кластеризувати. Це дає змогу застосувати добре розроблені алгоритмічні рішення з літератури розташування закладу до розглянутої зараз проблеми кластеризації на основі центроїдів.

Кластеризація на основі розповсюдження Редагувати

Модель кластеризації, найбільш тісно пов'язана зі статистикою, базується на моделях розподілу. Тоді кластери можна легко визначити як об’єкти, що належать, швидше за все, до одного і того ж розподілу. Зручною властивістю цього підходу є те, що це дуже нагадує спосіб генерування штучних наборів даних: шляхом вибірки випадкових об’єктів з розподілу.

Незважаючи на те, що теоретична основа цих методів є чудовою, вони страждають від однієї ключової проблеми, відомої як надмірна комплектація, якщо не накладати обмежень на складність моделі. Більш складна модель зазвичай зможе краще пояснити дані, що ускладнює вибір відповідної складності моделі.

Один відомий метод відомий як моделі суміші Гауса (з використанням алгоритму очікування-максимізації). Тут набір даних зазвичай моделюється з фіксованою (щоб уникнути надмірної) кількості розподілів Гауса, які ініціалізуються випадковим чином і параметри яких ітеративно оптимізовані для кращого відповідності набору даних. Це зблизиться до локального оптимуму, тому багаторазові прогони можуть дати різні результати. Для того, щоб отримати жорстку кластеризацію, об’єкти часто призначаються до гаусового розподілу, до якого вони, швидше за все, належать для м’яких кластерів, це не обов’язково.

Кластеризація на основі розподілу створює складні моделі для кластерів, які можуть фіксувати кореляцію та залежність між атрибутами. Однак ці алгоритми створюють додатковий тягар для користувача: для багатьох реальних наборів даних може не існувати чітко визначеної математичної моделі (наприклад, припускаючи, що гаусівські розподіли є досить вагомим припущенням для даних).

Кластери на основі щільності не можна моделювати за допомогою гаусових розподілів

Кластеризація на основі щільності Редагувати

У кластеризації на основі щільності кластери [11] визначаються як області з більшою щільністю, ніж залишок набору даних. Об’єкти в розріджених районах - які потрібні для розділення кластерів - зазвичай вважаються шумовими та прикордонними точками.

Найпопулярніший [12] метод кластеризації на основі щільності - DBSCAN. [13] На відміну від багатьох нових методів, він містить чітко визначену кластерну модель під назвою "щільність досяжності". Подібно до кластеризації на основі зв'язків, вона базується на точках з'єднання в межах певних порогів відстані. Однак він з'єднує лише точки, які задовольняють критерію щільності, у вихідному варіанті, визначеному як мінімальна кількість інших об'єктів у цьому радіусі. Кластер складається з усіх об’єктів, пов’язаних між собою щільністю (які можуть утворювати кластер довільної форми, на відміну від багатьох інших методів), а також усіх об’єктів, що знаходяться в межах діапазону цих об’єктів. Ще одна цікава властивість DBSCAN полягає в тому, що її складність досить низька - вона вимагає лінійної кількості запитів на діапазон у базі даних - і що вона виявить по суті ті ж результати (це детерміновано для основних точок і точок шуму, але не для граничних точок) у кожному запуску, тому немає необхідності запускати його кілька разів. OPTICS [14] - це узагальнення DBSCAN, яке усуває необхідність вибору відповідного значення для параметра діапазону ε < displaystyle varepsilon>, і дає ієрархічний результат, пов'язаний з результатом кластеризації зв'язків. DeLi-Clu, [15] Density-Link-Clustering поєднує ідеї кластеризації з одним зв'язком та OPTICS, повністю виключаючи параметр ε < displaystyle varepsilon> та пропонуючи покращення продуктивності порівняно з OPTICS за допомогою індексу R-дерева.

Основним недоліком DBSCAN та OPTICS є те, що вони очікують якогось падіння щільності для виявлення меж кластера. На наборах даних, наприклад, з перекриттям розподілів Гауса - поширений випадок використання штучних даних - межі кластерів, створені цими алгоритмами, часто виглядатимуть довільно, оскільки щільність кластера безперервно зменшується. У наборі даних, що складається з сумішей гаусівців, ці алгоритми майже завжди перевершують такі методи, як кластеризація ЕМ, які здатні точно моделювати дані такого типу.

Середній зсув-це підхід до кластеризації, при якому кожен об’єкт переміщується до найщільнішої зони поблизу, на основі оцінки щільності ядра. Зрештою об’єкти сходяться до локальних максимумів щільності. Подібно до кластеризації k-засобів, ці "аттрактори щільності" можуть служити представниками для набору даних, але зсув середнього рівня може виявляти кластери довільної форми, подібні до DBSCAN. Через дорогу ітераційну процедуру та оцінку щільності середнє зсув зазвичай повільніше, ніж DBSCAN або k-Means. Крім того, застосовності алгоритму середнього зсуву до багатовимірних даних заважає негладка поведінка оцінки щільності ядра, що призводить до надмірної фрагментації хвостів кластера. [15]

Кластеризація на основі щільності за допомогою DBSCAN.

DBSCAN передбачає кластери подібної щільності і може мати проблеми з розділенням кластерів поблизу

OPTICS - це варіант DBSCAN, який покращує обробку кластерів різної щільності

Редагування кластеризації на основі сітки

Метод на основі сітки використовується для багатовимірного набору даних. [16] У цій техніці ми створюємо структуру сітки, а порівняння виконується на сітках (також відомих як клітинки). Метод на основі сітки швидкий і має низьку обчислювальну складність. Існує два типи методів кластеризації на основі сітки: STING та CLIQUE. Етапи, які беруть участь у алгоритмі кластеризації на основі сітки:

  1. Розділіть простір даних на кінцеву кількість клітинок.
  2. Випадковим чином виберіть клітинку "c", де c не слід обходити заздалегідь.
  3. Обчисліть щільність "c"
  4. Якщо щільність "c" більша за порогову щільність
    1. Позначити клітинку "c" як новий кластер
    2. Обчисліть щільність усіх сусідів "c"
    3. Якщо щільність сусідньої комірки більша за порогову щільність, додайте клітинку в кластер і повторіть кроки 4.2 та 4.3, поки не буде сусідки з щільністю, більшою за порогову щільність.

    Останні події Редагувати

    В останні роки докладено значних зусиль для підвищення продуктивності існуючих алгоритмів. [17] [18] Серед них є КЛАРАНИ, [19] та БЕРЕЗА. [20] З огляду на нещодавню потребу обробки все більших наборів даних (також відомих як великі дані), готовність торгувати семантичним значенням створених кластерів для підвищення продуктивності зростає. Це призвело до розробки методів попередньої кластеризації, таких як навігаційна кластеризація, яка може ефективно обробляти величезні набори даних, але отримані "кластери" є лише грубим попереднім розподілом набору даних, щоб потім аналізувати розділи за допомогою існуючих повільніших методів, таких як як k-означає кластеризацію.

    Щодо високорозмірних даних, багато з існуючих методів зазнають невдачі через прокляття розмірності, що робить певні функції відстані проблематичними у багатовимірних просторах. Це призвело до нових алгоритмів кластеризації для високовимірних даних, які зосереджені на кластеризації підпростору (де використовуються лише деякі атрибути, а моделі кластерів включають відповідні атрибути для кластера) та кореляційній кластеризації, яка також шукає довільно повернене ("корельоване") підпростір кластери, які можна моделювати, даючи кореляцію їх атрибутів. [21] Прикладами таких алгоритмів кластеризації є CLIQUE [22] та SUBCLU. [23]

    Ідеї ​​з методів кластеризації на основі щільності (зокрема сімейства алгоритмів DBSCAN/OPTICS) були адаптовані до кластеризації підпростору (HiSC, [24] ієрархічна кластеризація підпростору та DiSH [25]) та кореляційної кластеризації (HiCO, [26] ієрархічна кореляція кластеризація, 4C [27] з використанням "кореляційної зв'язності" та ERiC [28], що вивчає ієрархічні кореляційні кластери на основі щільності).

    Було запропоновано кілька різних систем кластеризації на основі взаємної інформації. Одна з них - Марина Мейла варіація інформації метрика [29] інша забезпечує ієрархічну кластеризацію. [30] За допомогою генетичних алгоритмів можна оптимізувати широкий спектр різних функцій підгонки, включаючи взаємну інформацію. [31] Також поширення вірувань, нещодавній розвиток інформатики та статистичної фізики, призвело до створення нових типів алгоритмів кластеризації. [32]

    Оцінка (або "перевірка") результатів кластеризації така ж складна, як і сама кластеризація. [33] Популярні підходи передбачають "внутрішні"оцінка, де кластеризація підсумовується до єдиного показника якості",зовнішній"оцінка, де кластеризація порівнюється з існуючою класифікацією" основної істини ","посібник"оцінка експертом -людиною" і "непрямий"оцінка шляхом оцінки корисності кластеризації в передбачуваному застосуванні. [34]

    Внутрішні оціночні заходи страждають від проблеми, що вони представляють функції, які самі по собі можна розглядати як об'єднання кластеризації. Наприклад, можна групувати набір даних за коефіцієнтом силуету, за винятком того, що для цього немає відомого ефективного алгоритму. Використовуючи таку внутрішню міру для оцінки, можна скоріше порівняти подібність проблем оптимізації [34], а не обов’язково, наскільки корисною є кластеризація.

    Зовнішнє оцінювання має подібні проблеми: якщо у нас є такі мітки "основної істини", то нам не потрібно буде кластеризуватись, і в практичних застосуваннях ми зазвичай не маємо таких міток. З іншого боку, мітки відображають лише одне можливе розподіл набору даних, що не означає, що не існує іншої, а може, навіть кращої кластеризації.

    Тому жоден із цих підходів не може остаточно судити про реальну якість кластеризації, але для цього потрібна людська оцінка [34], що є дуже суб’єктивним. Тим не менш, така статистика може бути досить інформативною для виявлення поганих кластерів [35], але не слід відкидати суб’єктивну людську оцінку. [35]

    Внутрішнє оцінювання Редагувати

    Коли результат кластеризації оцінюється на основі даних, які були самі кластеризовані, це називається внутрішньою оцінкою. Ці методи зазвичай призначають найкращий бал алгоритму, який створює кластери з високою подібністю всередині кластера та низькою подібністю між кластерами. Одним недоліком використання внутрішніх критеріїв при оцінці кластерів є те, що високі оцінки за внутрішніми показниками не обов’язково призводять до ефективних програм пошуку інформації. [36] Крім того, ця оцінка упереджена щодо алгоритмів, які використовують одну і ту ж модель кластера. Наприклад, кластеризація k-засобів природно оптимізує відстані до об’єктів, і внутрішній критерій на основі відстані, ймовірно, переоцінить отриману кластеризацію.

    Тому заходи внутрішньої оцінки найкраще підходять для того, щоб зрозуміти ситуації, коли один алгоритм працює краще, ніж інший, але це не означає, що один алгоритм дає більш достовірні результати, ніж інший. [5] Дійсність, виміряна таким індексом, залежить від твердження, що такий тип структури існує в наборі даних. Алгоритм, розроблений для певних моделей, не має жодних шансів, якщо набір даних містить кардинально інший набір моделей або якщо оцінка вимірює кардинально інший критерій. [5] Наприклад, кластерія k-означає може знайти лише опуклі кластери, а багато індексів оцінки передбачають опуклі кластери. У наборі даних з невипуклими кластерами не використовується k-засіб, ані критерій оцінки, який передбачає опуклість, -це не є здоровим.

    Існує більше десятка заходів внутрішньої оцінки, які зазвичай базуються на інтуїції, що елементи в одному кластері повинні бути більш схожими, ніж елементи в різних кластерах. [37]: 115–121 Наприклад, для оцінки якості алгоритмів кластеризації на основі внутрішнього критерію можна використовувати такі методи:

    Зовнішнє оцінювання Редагувати

    У зовнішньому оцінюванні результати кластеризації оцінюються на основі даних, які не використовувалися для кластеризації, таких як відомі мітки класів та зовнішні контрольні показники. Такі еталони складаються з набору попередньо класифікованих елементів, і ці набори часто створюються людьми (експертами). Таким чином, набори контрольних показників можна розглядати як золотий стандарт для оцінки. [33] Ці типи методів оцінки вимірюють, наскільки кластеризація наближена до заздалегідь визначених еталонних класів. Однак нещодавно обговорювалося, чи це достатньо для реальних даних, чи лише для синтетичних наборів даних з фактичною підставою, оскільки класи можуть містити внутрішню структуру, наявні атрибути можуть не дозволяти поділу кластерів або класи можуть містити аномалії. [39] Крім того, з точки зору відкриття знань, відтворення відомого знання не обов'язково може бути очікуваним результатом. [39] У спеціальному сценарії обмеженої кластеризації, де метаінформація (наприклад, мітки класів) використовується вже в процесі кластеризації, затримка інформації для цілей оцінки є нетривіальною. [40]

    Ряд заходів адаптовано до варіантів, що використовуються для оцінки завдань класифікації. Замість того, щоб підраховувати кількість разів правильно присвоєння класу одній точці даних (відомої як справжні позитиви), наприклад підрахунок пар метрики оцінюють, чи передбачається, що кожна пара точок даних, які дійсно знаходяться в одному кластері, перебуватиме в одному кластері. [33]

    Як і у випадку внутрішньої оцінки, існує кілька заходів зовнішньої оцінки [37]: 125–129, наприклад:

    • Чистота: Чистота - це міра того, наскільки кластери містять єдиний клас. [36] Його розрахунок можна розглядати таким чином: Для кожного кластера порахуйте кількість точок даних із найпоширенішого класу у зазначеному кластері. Тепер візьміть суму по всіх кластерах і поділіть на загальну кількість точок даних. Формально, враховуючи деякий набір кластерів M < displaystyle M> і деякий набір класів D < displaystyle D>, обидва розділення N < displaystyle N> точок даних, чистоту можна визначити як:
    • Індекс Ранда[41]

    Одна проблема з індексом Ренда полягає в тому, що хибнопозитивні та хибнонегативні результати однаково зважені. Це може бути небажаною характеристикою для деяких додатків кластеризації. F-міра вирішує цю проблему, [ потрібна цитата ] так само, як скоригований індекс Ренда з виправленням шансів.

    • F-міра
    • Індекс Жаккарда
    • Індекс кубиків
    • Індекс Фоулкса – Мальви[42]
    • взаємна інформація -це теоретична міра інформації про те, скільки інформації розподіляється між кластеризацією та класифікацією істинної істини, яка може виявити нелінійну подібність між двома кластеризаціями. Нормована взаємна інформація-це сімейство виправлених випадкових варіантів цього, що має зменшену упередженість для зміни кількості кластерів. [33]
    • Матриця плутанини

    Тенденція кластеру Редагувати

    Вимірювати тенденцію кластеру - це вимірювати, наскільки кластери існують у даних, що підлягають кластеризації, і можуть бути виконані як початковий тест перед спробою кластеризації. Один із способів зробити це - порівняти дані зі випадковими даними. У середньому випадкові дані не повинні мати кластерів.


    Скупчення раку

    Дізнайтеся більше про роботу CDC/ATSDR та rsquos щодо оновлення вказівок щодо оцінки та реагування на потенційні кластери раку.

    А. кластер раку визначається як більша, ніж очікувалося, кількість випадків раку, які виникають у групі людей у ​​географічній зоні протягом певного періоду часу. Дізнайтеся більше про кластери раку.

    Місцеві чи державні департаменти охорони здоров’я разом із онкологічними реєстрами відповідають на питання щодо онкологічних кластерів та мають найновіші місцеві дані. Якщо ви підозрюєте ракову групу у вашій громаді чи на робочому місці, або якщо вам подобається така інформація, як статистика раку чи тенденції у вашому регіоні, спочатку зверніться до місцевого чи державного департаменту охорони здоров’я чи державного реєстру раку.

    Коли люди звертаються до CDC із занепокоєнням щодо підозри на раковий кластер, CDC надає загальну інформацію про кластери раку та направляє їх до відповідного місцевого чи державного департаменту охорони здоров’я чи реєстру раку. CDC також надає технічні поради державам за запитом і розробляє вказівки для державних, територіальних, місцевих та племінних відділів охорони здоров'я щодо того, як реагувати на проблеми, пов'язані з онкологічними кластерами.


    Наявність

    Навантаження студентів з цього предмета 3 кредитних балів становить приблизно 130 годин.

    • 26 -годинні лекції (дидактичні чи інтерактивні)
    • 26 годин практичних занять
    • оцінювання та самостійне вивчення

    Навантаження студентів з цього предмета 3 кредитних балів становить приблизно 130 годин.

    Навантаження студентів з цього предмета 3 кредитних балів становить приблизно 130 годин.

    • 26 -годинні лекції (дидактичні чи інтерактивні)
    • 26 годин практичних занять
    • оцінювання та самостійне вивчення

    Примітка: Незначні відхилення можуть виникнути через безперервний процес поліпшення якості Тематики, а у разі незначних (-их) відхилень (-ів) деталей оцінки Тема предмета представляє найновішу офіційну інформацію.


    Результати програми

    • Опишіть основні поняття та термінологію ГІС
    • Обговорити роль ГІС у бізнесі, уряді, геодезії та природних ресурсах.
    • Створюйте та обробляйте дані за допомогою ArcView
    • Поясніть принципи та застосування дистанційного зондування.
    • Обговоріть основи глобальних систем позиціонування (GPS), включаючи історію та застосування.
    • Використовуйте MS Access для створення та обробки даних за допомогою таблиць, запитів, форм та реляційних баз даних.
    • Розробка та обслуговування геоінформаційної системи.
    • Обговорити типи та варіанти відображення Інтернету.

    Геопросторові інформаційні науки

    Наші програми бакалаврату та магістратури та сертифікатні програми з геопросторової інформації готують студентів до роботи у швидкозростаючій галузі, яка передбачає використання технологій для збору, зберігання, управління та аналізу географічних даних. Студенти набувають навичок використання технологій, включаючи геоінформаційні системи (ГІС), глобальну систему позиціонування (GPS) та супутникове дистанційне зондування.

    Програма "Геопросторові інформаційні науки" посіла перше місце в країні за інформацією з інформаційних технологій/обчислення та просторовий аналіз/статистика за географічними перспективами. Національне агентство геопросторової розвідки та Геологічна служба США визначили програму Центром академічних досягнень, єдиним у Техасі та одним із 17 загальнонаціональних, а Науково-дослідний інститут екологічних наук (ESRI) назвав його одним із своїх центрів розвитку. Наш факультет включає провідних фахівців у цій галузі та новаторів у галузі геопросторових інформаційних наук.

    Студенти мають можливість набути досвіду шляхом стажування, дослідження та участі у студентських організаціях. Програма також пропонує стипендії та стипендії через партнерство з Pioneer Natural Resources.


    Наявність

    Навантаження студентів з цього предмета 3 кредитних балів становить приблизно 130 годин.

    • 26 -годинні лекції (дидактичні чи інтерактивні)
    • 26 годин практичних занять
    • оцінювання та самостійне вивчення

    Навантаження студентів з цього предмета 3 кредитних балів становить приблизно 130 годин.

    Навантаження студентів з цього предмета 3 кредитних балів становить приблизно 130 годин.

    • 26 -годинні лекції (дидактичні чи інтерактивні)
    • 26 годин практичних занять
    • оцінювання та самостійне вивчення

    Примітка: Незначні відхилення можуть виникнути через безперервний процес поліпшення якості Теми, а у разі незначних (-их) відхилень (-ів) в деталях оцінки Тема предмета представляє найновішу офіційну інформацію.


    Стовбури та бивні

    Вуха слонів випромінюють тепло, щоб утримати цих великих тварин прохолодними, але іноді африканської спеки буває занадто багато. Слони люблять воду і насолоджуються душем, всмоктуючи воду в хоботи і розбризкуючи її на себе. Afterwards, they often spray their skin with a protective coating of dust.

    An elephant's trunk is actually a long nose used for smelling, breathing, trumpeting, drinking, and also for grabbing things—especially a potential meal. The trunk alone contains about 40,000 muscles. African elephants have two fingerlike features on the end of their trunk that they can use to grab small items. (Asian elephants have just one.)

    Both male and female African elephants have tusks, which are continuously growing teeth. Savanna elephants have curving tusks, while the tusks of forest elephants are straight. They use these tusks to dig for food and water and strip bark from trees. Males, whose tusks tend to be larger than females', also use their tusks to battle one another.

    Elephants eat roots, grasses, fruit, and bark. An adult elephant can consume up to 300 pounds of food in a single day. These hungry animals do not sleep much, roaming great distances while foraging for the large quantities of food that they require to sustain their massive bodies.

    African elephants range throughout the savannas of sub-Saharan Africa and the rainforests of Central and West Africa. The continent’s northernmost elephants are found in Mali’s Sahel Desert. The small, nomadic herd of Mali elephants migrates in a circular route through the desert in search of water.

    Because elephants eat so much, they’re increasingly coming into contact with humans. An elephant can destroy an entire season of crops in a single night. A number of conservation programs work with farmers to help them protect their crops and provide compensation when an elephant does raid them.


    Computers, Environment and Urban Systems

    Computers, Environment and Urban Systems is an interdisciplinary journal publishing cutting-edge and innovative computer-based research on urban systems, systems of cities, and built and natural environments , that privileges the геопросторові perspective. The journal provides a stimulating presentation.

    Computers, Environment and Urban Systems is an interdisciplinary journal publishing cutting-edge and innovative computer-based research on urban systems, systems of cities, and built and natural environments , that privileges the геопросторові perspective. The journal provides a stimulating presentation of perspectives, research developments, overviews of important new technologies and uses of major computational, information-based, and visualization innovations. Applied and theoretical contributions demonstrate the scope of computer-based analysis fostering a better understanding of urban systems, the synergistic relationships between built and natural environments, their spatial scope and their dynamics.

    Application areas include infrastructure and facilities management, physical planning and urban design, land use and transportation, business and service planning, coupled human and natural systems, urban planning, socio-economic development, emergency response and hazards, and land and resource management. Examples of methodological approaches include decision support systems, geocomputation, spatial statistical analysis, complex systems and artificial intelligence, visual analytics and geovisualization, ubiquitous computing, and space-time simulation.

    Contributions emphasizing the development and enhancement of computer-based technologies for the analysis and modeling, policy formulation, planning, and management of environmental and urban systems that enhance sustainable futures are especially sought. The journal also encourages research on the modalities through which information and other computer-based technologies mold environmental and urban systems.

    Audience:
    Urban and regional planners and policy analysts, environmental planners, economic geographers, geospatial information scientists and technologists, regional scientists and policy makers, architectural designers.


    Подивіться відео: Kümeler Full Tekrar. Kümeler Konu Tekrarı Sınava Hazırlık Matematik. # #matematik