k-means聚类算法 车辆轨迹

使用K-Means聚类算法分析车辆轨迹
K-Means聚类简介
K-Means是一种常用的无监督学习方法，用于将一组对象划分为多个簇（cluster），使得同一簇内的成员尽可能相似，不同簇之间的差异最大化。该算法通过迭代优化来最小化各簇内样本到其质心的距离平方和。
对于车辆轨迹数据分析而言，可以利用GPS记录的位置信息作为输入特征向量来进行聚类操作[^1]。
数据预处理
在实际应用中，原始的GPS数据可能存在噪声或异常值，因此需要先对其进行清洗：

去除重复点：当车辆静止不动时可能会产生大量相同的定位报告；
填补缺失值：某些情况下可能缺少部分时间段内的位置更新，则可以通过插值法补充完整路径；
降采样：如果采样频率过高会增加计算负担而不利于后续处理，故可适当降低分辨率以提高效率；

特征构建
考虑到时空特性，在此选取经纬度坐标以及时间戳共同构成多维特征空间中的每一个实例表示一条完整的行车路线片段。具体来说就是把每条轨迹按照固定间隔切分成若干子段，并取其中心时刻对应的地理位置作为代表点参与模型训练过程[^3]。
实施K-Means聚类
下面给出一段Python代码示例展示如何运用sklearn库里的KMeans函数完成上述任务:
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 假设我们已经有了经过前序步骤得到的标准格式化的轨迹数据集X,
# X是一个形状为(n_samples, n_features) 的数组，
# 这里n_samples 表示总的轨迹数量,n_features 则取决于所选特征维度(比如仅含经度纬度则为2)

def perform_kmeans_clustering(X, num_clusters=5):
"""
对给定的数据执行K均值聚类

参数:
X (array-like): 输入特征矩阵
num_clusters (int): 要创建的集群数目

返回:
labels (list of int): 各样本所属类别标签列表
centroids (array): 各中心点坐标集合
"""

kmeans = KMeans(n_clusters=num_clusters).fit(X)

return kmeans.labels_, kmeans.cluster_centers_

labels, centers = perform_kmeans_clustering(X=X, num_clusters=8)
print(f'Cluster Labels:\n{labels}')
print('Centroids:')
for i, center in enumerate(centers):
print(f'\tCenter {i}:', *center)
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这段脚本定义了一个名为 perform_kmeans_clustering() 的辅助功能，它接收标准化后的轨迹数据并指定要划分成多少个组别。调用完成后即可获得每个个体归属哪一类别的指示符序列还有各类群体平均坐标的汇总表单[^2]。