Klasteranalüüsi kokkuvõte

Põhimõisted

Klasteranalüüs on masinõppe meetod, mis grupeerib sarnased andmepunktid klastritesse ilma eelnevate siltideta
Kasutatakse mustrite avastamiseks ja andmete struktureerimiseks

Peamised algoritmid

K-Means: Jaotab andmed K klastrisse, minimeerides dispersiooni klastri sees
Hierarhiline klasterdamine: Loob klastrite hierarhia (ülevalt alla või alt üles)
DBSCAN: Tuvastab tiheduspiirkondi, suudab eristada müra
GMM (Gaussian Mixture Model): Eeldab, et andmed pärinevad Gaussi jaotusest

Rakendused kohalike teede analüüsis

Liikluskoormuse mustrite tuvastamine
Teede kvaliteedi ja õnnetuste analüüs
Infrastruktuuri planeerimine ja optimeerimine
Piirkondlike erinevuste tuvastamine

Tööprotsess

Andmete kogumine (liiklusvood, teede kvaliteet, õnnetused)
Andmete eeltöötlus ja skaleerimine
Sobiva algoritmi valik
Klasterdamise rakendamine
Tulemuste analüüs ja visualiseerimine

Pythoni rakendamine

Kasutatakse teeke: Pandas, scikit-learn, Matplotlib
Näited sisaldavad K-Means ja DBSCAN algoritme teede liiklusandmete põhjal
Võimaldab tuvastada probleemsed piirkonnad ja optimeerida teedevõrku

Eelised

Avastab varjatud mustreid andmetes
Ei vaja eelnevaid silte
Sobib erinevate andmetüüpide ja suurustega
Pakub visuaalset ülevaadet andmestruktuurist

Klasteranalüüs on võimas tööriist teedevõrgu planeerimiseks ja liikluskorralduse optimeerimiseks, võimaldades tuvastada mustreid, mida inimsilm ei pruugi kohe märgata.