Clustering Geolocation Data Intelligently in Python

4.5
368件の評価
提供:
Coursera Project Network
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このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

Clean and preprocess geolocation data for clustering

Visualize geolocation data interactively using Python

Cluster this data ranging from simple to more advanced methods, and evaluate these clustering algorithms

Clock75-90mins
Intermediate中級
Cloudダウンロード不要
Video分割画面ビデオ
Comment Dots英語
Laptopデスクトップのみ

In this 1.5-hour long project, you will learn how to clean and preprocess geolocation data for clustering. You will learn how to export this data into an interactive file that can be better understood for the data. You will learn how to cluster initially with a K-Means approach, before using a more complicated density-based algorithm, DBSCAN. We will discuss how to evaluate these models, and offer improvements to DBSCAN with the introduction of HDBSCAN. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

あなたが開発するスキル

visualizationMachine LearningclusteringData Analysismap building

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

  1. An introduction to the problem, as well as basic exploratory data analysis and visualizations

  2. Visualizing geographical data in a more meaningful and interactive way

  3. Methods of evaluating the strength of a clustering algorithm

  4. Theory behind K-Means, and how to use it for our problem

  5. Introduction to density-based clustering approaches, and how to use DBSCAN

  6. Introduction to HDBSCAN, to alleviate constraints of classical DBSCAN

  7. A simple method to address outliers classified by density-based models.

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

講師

レビュー

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