Clusterizare folosind K-Means. Exemplu pe impartirea romaniei in 7 regiuni

1. K-Means
 Cuprins
 Problemă
 K-Means
 Exemplu practic

2. Problemă
 Date n dimensionale
 Împă rţim datele în K clustere

3. Idee
 Fiecare cluster are un centru (centroid)
 Fiecare entitate aparţine celui mai apropiat
centroid
http://www.mathworks.com/matlabcentral/fx_files/19344/1/k_means.jpg

4. K-Means
 Fiecare centroid este media punctelor din
clusterul respectiv
 NP hard!

5. Implementare euristică
Alege K centroizi aleator
do
Asignează puncte la centroizi după distanţă
Modifică centroizi ca medie a punctelor asignate
while centroizi nu sunt stabili

6. Exemplu
http://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering

7. Regionalizarea României
 Date
 12525 localităţi
 Datele sunt coordonate GPS
 Folosim K-Means
 Centroizi sunt bine plasaţi deoarece sunt la centrul
unei regiuni

8. Exemplu regionalizare
http://cursdeguvernare.ro/wp-content/uploads/2011/06/Regiuni_Dezvoltare1.jpg

9. Datele pe hartă

10. Împărţirea pe 7 regiuni

11. Pasul 1

12. Pasul 10

13. Pasul 30

14. Pasul 53

15. Deplasare centroizilor

16. Stabilizarea centroizilor
 Diferenţa de dinstanţă la fiecare iteraţie

17. Unelte
 Python pentru K-Means
 Matplotlib din SciPy pentru hărti

18. Echipa
 Andrei Chis
 Claudia Iftimie
 Edit Mera
 Mihai Oaida

19.  Vă mulțumim !