DBSCAN-Clustring

تحليل تجميع DBSCAN

هذا الدفتر بيشرح إزاي نستخدم خوارزمية DBSCAN لتجميع البيانات. DBSCAN بتتميز بإنها بتكتشف التجمعات بأشكال وأحجام مختلفة، وكمان بتتعامل مع الضوضاء في البيانات.

المحتويات:

مقدمة عن DBSCAN:

نظرة عامة على الخوارزمية: هنا بنستعرض فكرة DBSCAN والهدف منها في تحليل البيانات.

المفاهيم الأساسية: شرح للكثافة، والنقاط الأساسية، والنقاط الحدودية، وكمان الضوضاء.

تحضير البيانات:

تحميل ومعالجة البيانات: تحميل البيانات ومعالجتها بحيث تكون جاهزة للتحليل.

تصور البيانات لفهم هيكلها: بنعمل رسم بياني عشان نفهم شكل البيانات.

تطبيق DBSCAN:

إعداد الخوارزمية بالمعايير المناسبة: بنختار القيم المناسبة للمعايير زي نصف القطر (Eps) وعدد النقاط الأدنى (MinPts).

تشغيل DBSCAN على البيانات: بنطبق الخوارزمية ونشوف التجمعات اللي اتعرفت.

تحليل النتائج:

تصور التجمعات المكتشفة: بنرسم التجمعات المختلفة لفهمها.

تحليل النقاط الضوضائية وتأثيرها: بنحلل إزاي النقاط الضوضائية بتأثر على النتائج.

ضبط المعايير:

تجربة قيم مختلفة للمعايير: بنجرب قيم مختلفة لـ Eps و MinPts عشان نشوف تأثيرها.

فهم تأثير التغييرات على النتائج: بنشوف إزاي التغييرات دي بتغير من التجمعات اللي اكتشفتها الخوارزمية.

الأدوات والمكتبات:

بايثون: لغة البرمجة الأساسية اللي استخدمناها.

Scikit-learn: مكتبة لتحليل البيانات وتطبيق خوارزميات التجميع.

Matplotlib: مكتبة لرسم وتصور البيانات.

Pandas: مكتبة لمعالجة البيانات وتنظيمها.

Numpy: مكتبة للتعامل مع المصفوفات وحساب العمليات الرياضية.