Prädiktive Analytik: Anwendung von Clustering auf Bodeneigenschaften und -bedingungen

Predictive Analytics 2022    |    Fortgeschritten
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Die Frage, welche Pflanzen pro Vegetationsperiode auf einem bestimmten Stück Land angebaut werden sollten, ist äußerst wichtig. Eine wichtige Frage in diesem Zusammenhang ist, welche Pflanzenart am besten zu den Boden- und Klimabedingungen passt. Modelle des maschinellen Lernens (ML) wie das Clustering können helfen, diese Frage anhand von Daten anderer Farmen zu beantworten. In diesem Kurs arbeiten Sie mit Bodendaten, die aus Klimabedingungen im Feld bestehen. Sie lernen als Nächstes, wie Sie Diagramme verwenden können, um univariate Informationen und die Beziehungen zwischen Attributen anzuzeigen. Darüber hinaus erfahren Sie, wie Sie k-means und agglomeratives Clustering mit Daten durchführen können. Nach dem Kurs sind Sie in der Lage, Clustering auf Daten anzuwenden, Zusammenhänge zwischen von ML-Algorithmen identifizierten Clustern und den darin angebauten Kulturen zu erkennen und zwischen k-means und agglomerativem Clustering zu unterscheiden.

LERNINHALTE

  • Die wichtigsten in diesem kurs behandelten konzepte entdecken
    Daten in einem datenrahmen über kulturpflanzen und die klimazonen, in denen sie angebaut werden, untersuchen
    Visualisierung von daten über die klimatischen bedingungen einer kulturpflanze
    Beziehungen zwischen klimatischen bedingungen betrachten
    Daten über kulturpflanzen für das clustering umwandeln
    Clustering für klimadaten einrichten
  • Das clustering von klimadaten optimieren
    K-means-clustering für klimadaten durchführen
    Einrichtung eines clustermodells für klimatische bedingungen
    Feinabstimmung des clustering von klimadaten
    Clustering von kulturdaten mithilfe von agglomerativem clustering
    Zusammenfassen der wichtigsten, in diesem kurs behandelten konzepte

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