如果是csv里的数据 数据格式为车辆ID 经度 纬度 速度 载客状态代码实现
时间: 2024-02-16 11:00:46 浏览: 38
好的,如果数据格式为车辆ID、经度、纬度、速度、载客状态,可以按照如下代码实现:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from geopy.distance import great_circle
# 加载GPS轨迹数据
def load_gps_track_data(file_path):
gps_track_data = pd.read_csv(file_path, header=None, names=['vehicle_id', 'longitude', 'latitude', 'speed', 'status'])
return gps_track_data[['longitude', 'latitude']].values
# 计算两个GPS坐标点之间的距离
def calculate_distance(point1, point2):
return great_circle(point1, point2).meters
# 使用K-Means算法进行GPS轨迹聚类
def gps_track_kmeans_clustering(gps_track_data, n_clusters):
# 计算GPS坐标点之间的距离矩阵
distance_matrix = np.zeros((len(gps_track_data), len(gps_track_data)))
for i in range(len(gps_track_data)):
for j in range(len(gps_track_data)):
if i != j:
distance_matrix[i, j] = calculate_distance(gps_track_data[i], gps_track_data[j])
# 使用K-Means算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters).fit(distance_matrix)
# 获取聚类结果
clusters = [[] for i in range(n_clusters)]
for i in range(len(gps_track_data)):
cluster_id = kmeans.labels_[i]
clusters[cluster_id].append(gps_track_data[i])
return clusters
# 测试代码
if __name__ == '__main__':
gps_track_data = load_gps_track_data('gps_track.csv')
clusters = gps_track_kmeans_clustering(gps_track_data, 3)
print(clusters)
```
在上面的代码中,`load_gps_track_data()`函数使用Pandas库读取CSV文件中的数据,并将经度和纬度数据提取出来。`calculate_distance()`函数和`gps_track_kmeans_clustering()`函数的实现与上面的代码示例基本相同,唯一的区别是参数`gps_track_data`的类型不同。
希望这个代码实现能够帮助您完成基于CSV数据的GPS轨迹K-Means聚类。
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