python 门店聚类
时间: 2023-11-30 07:43:24 浏览: 132
聚类python
以下是使用Python进行门店聚类的示例代码:
引用中的代码使用了lambda函数和apply方法,将距离小于0.005的门店数量计算出来,并按照数量从大到小排序,可以作为聚类的依据之一。
引用[2]中的代码读取了门店的地址信息,并可以通过地图API获取门店的经纬度信息,这些经纬度信息可以作为聚类的依据之一。
除此之外,还可以使用K-means算法对门店进行聚类。K-means算法是一种常用的聚类算法,可以将数据集分成K个簇,每个簇包含距离最近的若干个数据点。以下是使用Python进行K-means聚类的示例代码:
```python
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
# 读取门店数据
df = pd.read_excel('*.xlsx', sheet_name='Sheet0')
# 获取门店经纬度信息
# ...
# 使用K-means算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)
# 将聚类结果添加到原始数据中
df['cluster'] = kmeans.labels_
# 输出聚类结果
print(df[['门店名称', 'cluster']].head(10))
```
上述代码中,我们使用了sklearn库中的KMeans类进行聚类,将门店分成了3个簇,并将聚类结果添加到原始数据中。最后输出了前10个门店的聚类结果。
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