AIS数据聚类并展示到地图上的python代码

### 回答1：
下面是一个使用Python和folium库展示AIS数据聚类的示例代码：

import pandas as pd
import folium
from folium.plugins import MarkerCluster

# 读取AIS数据
ais_data = pd.read_csv('ais_data.csv')

# 创建地图
map_ais = folium.Map(location=[ais_data['lat'].mean(), ais_data['lon'].mean()], zoom_start=10)

# 创建标记聚类器
marker_cluster = MarkerCluster().add_to(map_ais)

# 将每个数据点添加到标记聚类器中
for row in ais_data.itertuples():
    folium.Marker(location=[row.lat, row.lon]).add_to(marker_cluster)

# 展示地图
map_ais

这段代码假设你已经有一个名为`ais_data.csv`的AIS数据文件，其中包含`lat`和`lon`列，分别代表每个数据点的纬度和经度。代码将使用folium库创建一个地图，并将每个数据点作为标记添加到标记聚类器中。最终，你将获得一个交互式地图，其中聚类的标记可以缩放和拖动。

### 回答2：
下面是用Python进行AIS数据聚类并展示到地图上的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.cluster import KMeans
import folium

# 读取AIS数据
ais_data = pd.read_csv('ais_data.csv')

# 数据清洗和预处理
ais_data_cleaned = ais_data.dropna(subset=['latitude', 'longitude'])
ais_data_cleaned['latitude'] = ais_data_cleaned['latitude'].astype(float)
ais_data_cleaned['longitude'] = ais_data_cleaned['longitude'].astype(float)

# 聚类算法-KMeans
k = 5  # 聚类数量
kmeans = KMeans(n_clusters=k)
kmeans.fit(ais_data_cleaned[['latitude', 'longitude']])

# 聚类结果
ais_data_cleaned['cluster'] = kmeans.labels_

# 绘制地图
map_center = [ais_data_cleaned['latitude'].mean(), ais_data_cleaned['longitude'].mean()]
map_zoom = 10
map_clusters = folium.Map(location=map_center, zoom_start=map_zoom)
colors = sns.color_palette("husl", k).as_hex()

for row in ais_data_cleaned.iterrows():
    folium.CircleMarker(location=[row[1]['latitude'], row[1]['longitude']],
                        radius=2,
                        color=colors[row[1]['cluster']],
                        fill=True,
                        fill_color=colors[row[1]['cluster']]
                        ).add_to(map_clusters)

# 保存地图
map_clusters.save('ais_clusters_map.html')

这段代码实现了以下功能：
1. 读取AIS数据并进行清洗和预处理，确保数据中的经纬度信息完整。
2. 使用KMeans算法对数据进行聚类操作，指定聚类数量为k。
3. 将聚类结果添加到数据集中，并为每个簇分配一个标签。
4. 使用folium库创建一个地图，将每个数据点以圆形标记的形式展示在地图上，根据聚类结果使用不同的颜色进行区分。
5. 将生成的地图保存为HTML文件。

请注意，上述代码中的ais_data.csv是一个包含AIS数据的CSV文件，需要确保文件路径与代码中的路径一致。另外，为了运行代码，需要安装pandas、numpy、matplotlib、seaborn、scikit-learn和folium等Python库。