python轨迹聚类代码

以下是一个基本的Python轨迹聚类代码示例，使用了sklearn库中的DBSCAN算法：

import numpy as np
from sklearn.cluster import DBSCAN

# 假设有一组二维坐标数据
data = np.array([[1,2], [2,3], [2,4], [5,6], [7,8], [7,9]])

# 使用DBSCAN进行聚类
dbscan = DBSCAN(eps=2, min_samples=2)
dbscan.fit(data)

# 获取聚类结果
labels = dbscan.labels_

# 输出每个数据点所属的簇标号
for i in range(len(data)):
    print("数据点{}的簇标号为:{}".format(i, labels[i]))

在上述代码中，我们首先定义了一个二维坐标数据集`data`，然后使用`DBSCAN`函数进行聚类，其中`eps`参数代表聚类的半径，`min_samples`代表每个簇中最小的数据点个数。最后，我们输出了每个数据点所属的簇标号。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体情况选择不同的聚类算法和参数设置。

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python轨迹聚类代码并地图可视化代码

以下是一个使用Python进行轨迹聚类并进行地图可视化的代码示例，使用了folium和sklearn库：

import folium
import numpy as np
from sklearn.cluster import DBSCAN

# 假设有一组二维坐标数据
data = np.array([[1,2], [2,3], [2,4], [5,6], [7,8], [7,9]])

# 使用DBSCAN进行聚类
dbscan = DBSCAN(eps=2, min_samples=2)
dbscan.fit(data)

# 获取聚类结果
labels = dbscan.labels_

# 创建地图对象
map = folium.Map(location=[data[0][0], data[0][1]], zoom_start=10)

# 将不同簇的数据点显示在不同的颜色上
colors = ['red', 'blue', 'green', 'purple', 'orange', 'darkred', 'lightred', 'beige', 'darkblue',
          'darkgreen', 'cadetblue', 'darkpurple', 'pink', 'lightblue', 'lightgreen', 'gray', 'black',
          'lightgray']
for i in range(len(data)):
    folium.CircleMarker(location=[data[i][0], data[i][1]], radius=5, color=colors[labels[i]], fill=True, fill_color=colors[labels[i]]).add_to(map)

# 保存地图
map.save('map.html')

在上述代码中，我们首先使用DBSCAN进行轨迹聚类，并将聚类结果保存到`labels`中。然后，我们使用folium库创建一个地图对象，并将不同簇的数据点用不同的颜色进行标记。最后，我们将地图保存到本地文件`map.html`中。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体情况选择不同的聚类算法和参数设置，并根据需要对地图进行更加精细的调整和美化。

AIS数据集轨迹聚类代码

以下是一个基于Python的AIS数据集轨迹聚类代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.cluster import DBSCAN
from geopy.distance import great_circle
from shapely.geometry import MultiPoint

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

# 将经纬度数据转换为点
coords = ais_data[['latitude', 'longitude']].values
points = [tuple(x) for x in coords]

# 计算聚类半径
kms_per_radian = 6371.0088
epsilon = 0.5 / kms_per_radian

# 使用DBSCAN算法进行聚类
db = DBSCAN(eps=epsilon, min_samples=3, algorithm='ball_tree', metric='haversine').fit(np.radians(points))
cluster_labels = db.labels_

# 将聚类结果添加到数据集中
ais_data['cluster'] = cluster_labels

# 获取每个簇的中心点
cluster_centers = pd.DataFrame(columns=['latitude', 'longitude'])
for cluster in set(cluster_labels):
    if cluster == -1:
        continue
    # 获取簇中所有点的经纬度坐标
    cluster_points = coords[cluster_labels == cluster]
    # 计算这些点的中心点
    centermost_point = MultiPoint(cluster_points).centroid
    # 添加中心点到cluster_centers
    cluster_centers.loc[cluster] = [centermost_point.x, centermost_point.y]

# 将聚类结果写入文件
ais_data.to_csv('ais_data_clustered.csv', index=False)
cluster_centers.to_csv('ais_data_cluster_centers.csv', index=False)

这个代码使用了DBSCAN算法对AIS数据集中的轨迹进行聚类，并将聚类结果写入文件。聚类半径通过计算每个点之间的距离来确定，聚类结果使用簇的中心点表示。