在这段代码中增加对数据集中day、hour数据进行Gaussian Geomasking处理的部分
时间: 2024-02-11 07:09:32 浏览: 23
好的,以下是增加对数据集中 day、hour 数据进行 Gaussian Geomasking 处理的代码:
```
import pandas as pd
from sklearn.mixture import GaussianMixture
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 读取数据集
data = pd.read_csv('data/test_latlon.csv')
# 复制数据集
data_copy = data.copy()
# 提取经纬度信息并进行标准化
locations = data_copy[["lat", "lon"]]
scaler = StandardScaler()
locations = scaler.fit_transform(locations)
# 提取day、hour信息并进行标准化
day_hour = data_copy[["day", "hour"]]
scaler = StandardScaler()
day_hour = scaler.fit_transform(day_hour)
# 训练高斯混合模型,并预测每个点的类别
gmm_loc = GaussianMixture(n_components=10, random_state=42)
gmm_loc.fit(locations)
labels_loc = gmm_loc.predict(locations)
gmm_day_hour = GaussianMixture(n_components=10, random_state=42)
gmm_day_hour.fit(day_hour)
labels_day_hour = gmm_day_hour.predict(day_hour)
# 将新产生的标签添加回复制的数据集中
data_copy["new_label_loc"] = labels_loc
data_copy["new_label_day_hour"] = labels_day_hour
# 将新的数据集保存到文件中
data_copy.to_csv("test_latlon_processed.csv", index=False)
```
这段代码和之前的代码类似,只是多了两个步骤:首先提取了 day、hour 信息,并进行了标准化处理,然后使用 GaussianMixture 对处理后的数据进行聚类,并将新产生的标签添加到数据集中。最后将新的数据集保存到文件中。需要注意的是,可以根据具体的需求来设置聚类的类别数和随机种子。