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.
| اسم المستقل | Abdelrhman A. |
| عدد الإعجابات | 0 |
| عدد المشاهدات | 11 |
| تاريخ الإضافة | |
| تاريخ الإنجاز |
