基于聚类分析的空气质量研究方法

聚类分析是一种无监督学习方法，可以将数据样本分成不同的类别，使得同一类别内的数据样本相似度较高，不同类别之间的相似度较低。在空气质量研究中，可以采用聚类分析方法对大量的空气监测数据进行分类和分析，以便更好地了解不同时间、不同地点的空气质量情况。

具体的研究方法可以包括以下步骤：

1. 数据预处理：收集空气监测数据，并对数据进行预处理和清洗，包括去除异常值、填补缺失值等。

2. 特征提取：从空气监测数据中提取特征，如PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3等指标，以及温度、湿度、气压等环境因素。

3. 聚类分析：采用聚类分析方法对提取出的特征进行聚类分析，可以使用K-means、层次聚类等算法，将数据样本划分为不同的类别。

4. 结果分析：对聚类结果进行分析和解释，可以通过可视化等方式展示不同类别之间的差异和相似性，进一步了解空气质量的时空分布规律、主要影响因素等。

需要注意的是，聚类分析方法只是一种分析手段，结果的可靠性和有效性还需要结合领域知识和实际情况进行综合评估。