python使用高德地图kmeans

要使用高德地图KMeans，首先需要获取地图数据和对应的坐标。可以使用高德地图API获取周边POI数据，并将其转换为经纬度坐标。然后，使用Python中的scikit-learn库中的KMeans算法，对获得的坐标进行聚类分析。

以下是一个使用高德地图API和scikit-learn库进行KMeans聚类的示例代码：

import requests
import json
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 高德地图API的密钥
key = 'your_key_here'

# 获取周边POI数据
url = 'https://restapi.amap.com/v3/place/around?key=%s&location=116.481488,39.990464&radius=1000&types=餐饮服务&offset=50&page=1&extensions=all' % key
response = requests.get(url)
result = json.loads(response.text)

# 获取POI的经纬度坐标
locations = []
for poi in result['pois']:
    location = poi['location'].split(',')
    locations.append([float(location[0]), float(location[1])])

# 使用KMeans聚类算法
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(np.array(locations))

# 输出结果
print(kmeans.labels_)

在这个示例代码中，我们首先获取了距离北京市中心1公里范围内的餐饮服务POI数据，然后将其转换为经纬度坐标，并使用KMeans算法将坐标聚类为3类。最后，我们输出了每个POI所属的聚类类别。

需要注意的是，使用高德地图API获取数据需要先注册开发者账号，获取开发者密钥。此外，KMeans算法的参数需要根据具体情况进行调整，以获得最佳的聚类效果。