kmeans聚类算法交通

### KMeans聚类算法在交通领域的应用

#### 应用场景概述
KMeans聚类算法可以用于分析和优化城市交通流量管理。通过收集来自不同传感器的数据，如车辆速度、位置以及时间戳等信息，该算法能够识别出具有相似行驶模式的道路区域或时间段。这有助于发现高峰时段拥堵路段并制定相应的缓解措施。

#### 数据预处理阶段
为了使模型更好地理解输入数据，在实际操作前通常需要对原始记录做一系列转换工作：

- 清洗异常值：去除明显错误或者不符合逻辑的数据点；
- 特征工程：提取有用的属性作为后续训练的基础，比如平均车速、每小时经过某监测站的汽车总数等统计量；

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 假设df是一个包含交通数据的DataFrame对象
data = df[['average_speed', 'hourly_traffic_volume']].values

scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

[^1]

#### 构建与评估模型
接下来就是构建KMeans模型并对结果进行解释的过程了。考虑到之前提到的选择合适簇数的重要性，这里采用手肘法则来辅助决策最佳k值:

from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

distortions = []
for i in range(1, 10):
    km = KMeans(n_clusters=i,
                 init='random',
                 n_init=10,
                 max_iter=300,
                 random_state=0)
    km.fit(scaled_data)
    distortions.append(km.inertia_)

plt.plot(range(1, 10), distortions, marker='o')
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('Distortion')
plt.show()

一旦确定了理想的集群数量后就可以正式创建对应的KMeans实例来进行拟合预测了：

final_km = KMeans(n_clusters=k_value_from_elbow_method,
                  init='random',
                  n_init=10,
                  max_iter=300,
                  tol=1e-04,
                  random_state=0)

y_km = final_km.fit_predict(scaled_data)

[^2]

#### 结果可视化展示
最后一步是对得到的结果加以直观呈现以便于进一步探讨其背后的意义。例如绘制散点图标记各个样本所属类别，并标注中心点的位置：

unique_labels = set(y_km)
colors = [plt.cm.Spectral(each) for each in np.linspace(0, 1, len(unique_labels))]

for k, col in zip(unique_labels, colors):
    class_member_mask = (y_km == k)
    
    xy = scaled_data[class_member_mask]
    plt.scatter(xy[:, 0], xy[:, 1], c=[col])

centroids = final_km.cluster_centers_
plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1],
            s=80, c='yellow')

plt.title("Traffic Patterns Clustering Results")
plt.show()

[^3]