مراجعة: أضواء المدينة

جزء من قسم التعلّم غير الخاضع للإشراف في رحلة Machine Learning على Coddy. الدرس 23 من 51.

التحدي

متوسط

هل تتذكر خريطة الوادي من DBSCAN؟ الآن ستنشئ واحدة. التقط قمر صناعي صورةً لوادٍ ليلًا؛ اجمع أضواءه في بلدات واعثر على الأضواء المنفردة: مزارع ومنارة ومخيّم متنقل. يقرأ البرنامج eps بالكيلومترات.

شغّل DBSCAN باستخدام eps هذه وmin_samples=5.
اطبع عدد البلدات، وعدد الأضواء المنفردة، وحجم أكبر بلدة.
ارسمها على الخريطة: لكل بلدة مخطط مبعثر خاص بها بعنوان town of N lights، والأضواء المنفردة على شكل علامات x رمادية بعنوان lone lights، مع وسيلة إيضاح. اعرض المخطط.

لوادٍ آخر وeps تساوي 1.3:

Towns: 3
Lone lights: 10
Biggest town: 77 lights

مخطط بعنوان Valley at Night: بلدة طويلة منحنية تضم 77 ضوءًا، وبلدة مستديرة تضم 47، وقرية تضم 20، لكل منها لونها الخاص، و10 أضواء منفردة على شكل علامات x رمادية، مع وسيلة إيضاح

يصف Coddy خريطتك. ثم جرّب eps تساوي 5: أي البلدات تندمج؟

جرّب بنفسك

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import DBSCAN

# صورة ليلية لوادٍ التقطها قمر صناعي: صف واحد لكل ضوء، والموقع بوحدة km
lights = pd.read_csv("lights.csv")
X = np.column_stack([lights["east_km"], lights["north_km"]])
eps = float(input())

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_title("Valley at Night")
ax.set_xlabel("East (km)")
ax.set_ylabel("North (km)")

# اكتب الكود الخاص بك أدناه