結果のビジュアル化
Oracle Spatial AIは、plot_clusters関数にクラスタのプロット機能を実装します。 次のコードは、トレーニング・データおよびラベルをパラメータとして渡します。 with_noise=Falseパラメータは、 -1のラベルが付いた監視の表示を回避します。 with_basemap=Trueパラメータは、ベース・マップをバックグラウンドとして設定します。
from oraclesai.vis import plot_clusters
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,12))
plot_clusters(X, lisa_labels, with_noise=False, with_basemap=True, cmap='Dark2', ax=ax)結果は、ローカルMoranのIが統計的に有意であり、それらの四分位に従って色付けされた観測で構成されています。 四角形は次のように定義されます:
- 高い値(ホット・スポット)で囲まれた高い値。
- 高い値(外れ値)の周りの低い値。
- 低い値(コールド・スポット)で囲まれた低い値。
- 高い値(外れ値)の周りの高い値。
