تعثر إمكانية البحث عن خوارزمية K-Means على مجموعات المعالم الطبيعية بناءً على قيم الموقع أو السمات باستخدام خوارزمية K-Means. تعمل الخوارزمية على تصنيف المعالم بحيث تكون المعالم داخل مجموعة متشابهة قدر الإمكان، بينما تختلف المجموعات إلى أقصى حد ممكن.
أمثلة
تجمع منظمة غير حكومية بيانات عن معدات الصيد المهجورة وغيرها من المخلفات الساحلية الكبيرة. يمكن تحليل موقع المخلفات للعثور على مجموعات من المخلفات، والتي يمكن أن تساعد المنظمة على تحديد المصادر الرئيسية للمعدات المهجورة والمخلفات.
يمكن تحليل عملاء موقع بيع بالتجزئة بناءً على خصائصهم الديموغرافية وأنماط الشراء. يمكن استخدام المجموعات القائمة على خصائص مثل الدخل المتاح والإنفاق لتصميم استراتيجية تسويق للمتجر.
استخدم إمكانية البحث عن خوارزمية K-Means
يمكن تشغيل إمكانية البحث عن خوارزمية K-Means على بطاقات الخريطة أو المخطط أو الجدول باستخدام المعالم النقطية أو الخطية أو معالم المنطقة.
أكمل الخطوات التالية لتشغيل إمكانية البحث عن خوارزمية K-Means:
- عند الضرورة، انقر على بطاقة الخريطة لتفعيله. تنشط البطاقة عند ظهور شريط الأدوات وزر إجراء
. - انقر فوق زر الإجراء وقم بعمل إحدى المهام التالية:
- بالنسبة لبطاقة الخريطة, في علامة تبويب التحليل المكاني , انقر فوق البحث عن خوارزمية K-Means.
- بالنسبة لبطاقات المخطط والجدول, انقر فوق كيف يتم التوزيع ثم انقر إمكانية البحث عن خوارزمية K-Means.
- بالنسبة لاختيار طبقة، حدد الطبقة التي تريد العثور على تجميعات لها.
- فيما يتعلق بـ حقول التحليل، اختر واحدًا من الخيارات التالية:
- لتشغيل إمكانية البحث عن خوارزمية K-Means مكانيًا, حدد حقل الموقع.
- لتشغيل إمكانية البحث عن خوارزمية K-Means لا مكانيًا, حدد حقل رقمي واحد أو أكثر.
- وسّع خيارات إضافية وأدخل قيمة لمعلمة عدد المجموعات، عند الضرورة.
- انقر على تشغيل.
ملاحظات الاستخدام
تُستخدم معلمة اختيار طبقة لتحديد مجموعة بيانات يتم العثور على أنظمة المجموعة فيها. يمكن أن تحتوي مجموعة البيانات على معالم نقطية أو خطية أو معالم منطقة، أو يمكن أن تكون جدولًا غير مكاني (متوفر عند استخدام الإمكانية من مخطط أو جدول).
تُستخدم معلمة حقول التحليل لتحديد الحقل الذي ستستند إليه المجموعات. يمكن أن يكون الحقل إما حقل موقع، وفي هذه الحالة ستعتمد المجموعات على الموقع الجغرافي، أو واحد أو أكثر من الحقول الرقمية أو المعدل/النسبة، وفي هذه الحالة ستعتمد المجموعات على التشابه بين السمات. لا يتم دعم المجموعة المكونة من حقول الموقع أو الحقول الرقمية أو حقول المعدل/النسبة.
يمكنك توسيع خيارات إضافية لكشف معلمة عدد المجموعات. إذا كان هناك عدد محدد من المجموعات مطلوب لتحليلك، فأدخل هذه القيمة في معلمة عدد المجموعات. إذا لم يتم إدخال أي قيمة، فسيتم حساب عدد من المجموعات باستخدام مؤشر Davies-Bouldin الموصوف في Davies and Bouldin (1979) والذي سيحسن أوجه التشابه داخل المجموعة والاختلافات بين المجموعات.
قيود
هذه الأداة غير مدعومة في اتصالات القراءة فقط لـ Google BigQuery وSnowflake والأنظمة الأساسية لقواعد البيانات غير المدعومة للاستخدام المبتكر.
يمكن تطبيق عوامل التصفية المتقاطعة، وعناصر واجهة استخدام التصفية، وعناصر واجهة استخدام التصفية المؤقتة على نتائج البحث عن تجميعات K-Means، ولكن لن يتم إعادة تشغيل الأداة في كل مرة يتم فيها تغيير التصفية.
مراجع
Davies, David L., and Donald W. Bouldin. 1979. "A Cluster Separation Measure." IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. PAMI-1, رقم 2 (أبريل): 224 - 227.https://doi.org/10.1109/TPAMI.1979.4766909.