في هذا السياق، يظهر أنك تستخدم خوارزمية DBSCAN لتجميع البيانات الجغرافية باستخدام إطار بيانات يحتوي على أزواج الطول والعرض. يعرض الإطار الخاص بك موقع طلبات الشراء بناءً على الإحداثيات الجغرافية. ثم تقوم بحساب مصفوفة المسافة باستخدام الدالة haversine لحساب المسافة بين النقاط باستخدام الطول والعرض.
بعد ذلك، تقوم بتطبيق خوارزمية DBSCAN باستخدام المصفوفة المستخدمة في حساب المسافة. ومع ذلك، تواجه تحديا في اختيار قيم للمعلمات eps و min_samples.
لحساب قيمة eps (الحد الأدنى للمسافة بين نقطتين لتكوين مجموعة)، يمكنك استخدام توجيهات مختلفة. يمكنك أولاً تحديد نطاق من المسافات المتوقعة بين النقاط الجغرافية المجاورة واختيار قيمة في هذا النطاق.
بالنسبة لـ min_samples (الحد الأدنى لعدد النقاط المطلوبة لتكوين مجموعة)، يمكنك بدءًا بتحديد قيمة صغيرة وزيادتها تدريجياً حتى تحصل على نتائج مناسبة.
قد تحتاج أيضًا إلى تحقيق التوازن بين قيم eps و min_samples، حيث يمكن أن يؤدي اختيار قيم كبيرة لـ eps إلى تجميع نقاط بعيدة جدًا في مجموعة واحدة، في حين قد يؤدي اختيار min_samples صغيرة جدًا إلى تكوين مجموعات صغيرة جدًا.
قد تكون هناك حاجة إلى تجربة متعددة وتحليل النتائج لفهم تأثير التغييرات في قيم المعلمات. يمكنك أيضًا استخدام أساليب تقييم الأداء مثل مؤشرات الجودة مثل مؤشر السيلويت لتقييم نتائج تجميع البيانات.
قد يكون من المفيد أيضًا استكشاف البيانات باستخدام تقنيات التصور المكاني لفهم توزيع النقاط ومحاولة تحديد القيم المثلى لـ eps و min_samples استنادًا إلى هذا الفهم.
المزيد من المعلومات
تعد خوارزمية DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) أحد الأساليب الفعّالة في مجال تجميع البيانات الجغرافية، حيث تستند إلى كثافة البيانات لتحديد المجموعات. يقوم DBSCAN بتحديد المجموعات على أساس الكثافة، حيث يُعتبر النقاط التي تكون قريبة جدًا من بعضها البعض جزءًا من نفس المجموعة. يعتبر النقاط الوحيدة أو النقاط التي تبعد عن أي مجموعة بمسافة تزيد عن حد محدد كنقاط ضجيج.
في حالتك، عند استخدام DBSCAN مع مصفوفة المسافة التي قمت بحسابها باستخدام الدالة haversine، يمكن أن يكون هناك تحدي بسبب توزيع البيانات الجغرافية. يمكن أن تؤثر الاختلافات في كثافة البيانات وتوزيع المسافات بين النقاط على اختيار قيم الـ eps و min_samples.
لفهم البيانات بشكل أفضل، يُفضل استخدام تقنيات التصور المكاني مثل الخرائط أو الرسوم البيانية لرؤية كيفية توزيع النقاط في الفضاء الجغرافي. يمكنك استخدام أساليب مثل الرسم البياني للانتشار لفهم التوزيع الجغرافي للنقاط والمساعدة في اختيار قيم مناسبة لـ eps و min_samples.
كما يمكن أن يكون من المفيد استكشاف مقاييس مختلفة للمسافة، وليس فقط استخدام المسافة الهافرسين. ربما يمكنك تجربة مقاييس أخرى تعكس الواقع الجغرافي بشكل أفضل.
بشكل عام، يُنصح بتجربة قيم متنوعة للمعلمات وفحص نتائج التجميع بناءً على معايير الجودة، مثل القدرة على تحديد الكثافة وفصل المجموعات بشكل جيد.
