thinkphp

K-Means este o metodă de a grupa lucruri similare împreună.

Analogie simplă - Organizarea elevilor:
Imaginează-ți că ai 100 de elevi în curtea școlii și vrei să-i împarți în 4 grupe pentru diferite activități. K-Means face exact asta, dar automat!

Cum funcționează (pas cu pas):
Alegi numărul de grupe (K=4 în cazul tău)

"Vreau 4 grupe de jucători NBA"
Algoritmul plasează 4 "lideri" random în curte (centroizi)

thinkphp

Ce este Curba Elbow?

Curba Elbow (curba cotului) este o metodă grafică folosită pentru a determina numărul optim de clustere într-o analiză KMeans.

De ce avem nevoie de ea?

Când aplicăm KMeans, trebuie să specificăm câte clustere vrem (parametrul K). Dar cum știm care este numărul ideal? Aici intervine curba Elbow!

Cum funcționează?

thinkphp

Ce este Inerția în KMeans?

Inertia (inertia/within-cluster sum of squares - WCSS) este o metrică care măsoară cat de compacte sunt clusterele în modelul KMeans.

Definitie matematica:

Inertia = suma distanțelor patratice dintre fiecare punct și centroidul clusterului său

Inerție = Σ ||xᵢ - cₖ||²

thinkphp

fig,axes = plt.subplots(1,2,figsize=(14,5))

//matricea de confuzie - antrenare
sns.heatmap(cm_train, annot = True, fmt='d', cmap='Blues', xticklabes=['Fara simptome','IC usoara', 'IC severa'],
                                                           yticklabes=['Fara simptome','IC usoara', 'IC severa'],
                                                           ax = axes[0].set_title(f"Matricea de confuzie - Antrnare / acuratete: {train_accuracy:.2%}, fontsize=12, fontweight='bold")

                                                           axes[0].set_ylabel('Etichete True',fontsize=11)
                                                           axes[0].set_xlabel('Eticheta predictie',fontsize=11))

thinkphp

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans 
#algoritmul de clusterizare: grupeaza datele in K clustere

# cum se incarca o imagine?

img = plt.imread('T2.jpeg')

#citeste imaginea si o stocheaza ca array NumPy (matrice de pixeli)

thinkphp

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans
#1. incarcarea setului de date Iris
iris = load_iris()

#2. Afisarea descrierii bazei de date
print("="*50)
print(iris.DESCR)

thinkphp

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.metrics import r2_score

thinkphp

Tackle Hire Management System

A management system for renting fishing and camping equipment. The application allows customer registration, order management, and earnings report generation.

---

Table of Contents

• General Description
• Task 1 - Main Menu

thinkphp

# Task 1 - Main Menu for Tackle Hire System
# Date: September 30, 2025

def display_menu():
    """
    Function to display the main menu options
    """
    print("\n" + "="*50)
    print("TACKLE HIRE SYSTEM - MAIN MENU")
    print("="*50)

thinkphp

equipment_prices = {
    "1": {"name": "Day chairs", "price": 15.00},
    "2": {"name": "Bed chairs", "price": 25.00},
    "3": {"name": "Bite Alarm (set of 3)", "price": 20.00},
    "4": {"name": "Bite Alarm (single)", "price": 5.00},
    "5": {"name": "Bait Boat", "price": 60.00},
    "6": {"name": "Camping tent", "price": 20.00},
    "7": {"name": "Sleeping bag", "price": 20.00},
    "8": {"name": "Rods (3lb TC)", "price": 10.00},
    "9": {"name": "Rods (Bait runners)", "price": 5.00},