人口密度聚类python代码

人口密度聚类是一种常见的数据分析技术，特别是在地理信息系统（GIS）中，用于将区域划分为基于人口数量的组。在Python中，我们可以使用`geopandas`库结合`sklearn`或`pyspark`等机器学习库来实现这一点。下面是一个简单的例子，使用`scikit-learn`中的DBSCAN算法来进行基于人口密度的点聚类：

# 导入必要的库
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point
from sklearn.cluster import DBSCAN

# 假设你有一个GeoDataFrame 'population_data'，其中包含'geometry'列代表地点的几何形状（如Point）和'population'列代表人口数
gdf = gpd.read_file('population_points.shp')  # 加载数据

# 将点转化为适合DBSCAN的数据结构
points = [Point(xy) for xy in zip(gdf['longitude'], gdf['latitude'])]

# 创建DBSCAN实例，并设置合适的ε（邻域半径）和min_samples（最小样本数）
db = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=10)

# 运行聚类
labels = db.fit_predict(points)

# 将标签添加回GeoDataFrame
gdf['cluster'] = labels

# 可视化结果
gdf.plot(column='cluster', categorical=True)