Clustering Geolocation Data Intelligently in Python

4.5
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Coursera Project Network
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In diesem angeleitetes Projekt werden Sie:

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
IntermediateMittel
CloudKein Download erforderlich
VideoVideo auf geteiltem Bildschirm
Comment DotsEnglisch
LaptopNur Desktop

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben werden

visualizationMachine LearningclusteringData Analysismap building

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  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.

Ablauf angeleiteter Projekte

Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop direkt in Ihrem Browser, kein Download erforderlich

Ihr Dozent leitet Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt an.

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