Özet: Şehir Işıkları

Coddy'nin Machine Learning Journey'sinin Denetimsiz Öğrenme bölümünün bir parçası. Ders 23 / 51.

Görev

Orta

DBSCAN'deki vadi haritasını hatırlıyor musun? Şimdi sen bir tane yapacaksın. Bir uydu gece vakti bir vadinin fotoğrafını çekti; ışıklarını kasabalar halinde grupla ve tek başına kalanları bul: çiftlikler, bir deniz feneri, bir kamp aracı. Program eps değerini km cinsinden okur.

DBSCAN'i bu eps ve min_samples=5 ile çalıştır.
Kasabaların sayısını, tek başına kalan ışıkların sayısını ve en büyük kasabanın boyutunu yazdır.
Haritada göster: her kasaba için kendi scatter grafiğini oluştur ve town of N lights etiketi ver; tek başına kalan ışıkları gri x işaretleriyle göster ve lone lights etiketi ver; bir gösterge ekle. Grafiği göster.

Başka bir vadi ve eps 1.3 için:

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

Valley at Night başlıklı bir grafik: 77 ışıktan oluşan uzun, kıvrımlı bir kasaba, 47 ışıktan oluşan yuvarlak bir kasaba ve 20 ışıktan oluşan bir köy; her biri farklı renkte ve tek başına kalan 10 ışık gri x işaretleriyle gösterilmiş, ayrıca bir gösterge var

Coddy haritanı açıklıyor. Sonra eps 5'i dene: Hangi kasabalar birleşiyor?

Kendin dene

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

# Bir vadinin uydudan çekilmiş gece fotoğrafı: her ışık için bir satır, konum km cinsinden
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)")

# Kodunuzu aşağıya yazın