AIS数据聚类并展示到地图上的python代码

以下是使用Python和一些常用库来进行AIS数据聚类并展示到地图上的示例代码：

import pandas as pd
import folium
from folium.plugins import MarkerCluster

# 读取AIS数据
ais_data = pd.read_csv('ais_data.csv')

# 聚类
marker_cluster = MarkerCluster().add_to(map)

for data in ais_data:
    # 将经纬度坐标转换为float类型
    lat = float(data['latitude'])
    lon = float(data['longitude'])
    
    # 将船只名称作为标记
    tooltip = data['ship_name']
    
    # 创建标记
    folium.Marker([lat, lon], tooltip=tooltip).add_to(marker_cluster)

# 创建地图并展示
map = folium.Map(location=[30, 120], zoom_start=5)
map.save('ais_map.html')

这个代码示例使用了Pandas库来读取AIS数据，然后使用Folium库来创建地图和标记。最后，通过保存HTML文件来展示聚类后的AIS数据地图。

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AIS数据聚类并展示到世界地图上的python代码

以下是一个简单的Python代码示例，可以使用KMeans算法对AIS数据进行聚类，并将结果可视化到世界地图上：

import pandas as pd
import numpy as np
import folium
from sklearn.cluster import KMeans

# 读取AIS数据（例如从CSV文件中读取）
ais_data = pd.read_csv('ais_data.csv')

# 准备数据 - 提取需要聚类的数据列
X = ais_data[['latitude', 'longitude']].values

# 使用KMeans算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=5).fit(X)

# 将聚类结果添加到原始数据帧中
ais_data['cluster'] = kmeans.labels_

# 创建地图并添加标记
world_map = folium.Map(location=[0, 0], zoom_start=2)
colors = ['red', 'green', 'blue', 'purple', 'orange']

for i, row in ais_data.iterrows():
    folium.CircleMarker(
        location=[row['latitude'], row['longitude']],
        radius=5,
        color=colors[row['cluster']],
        fill=True,
        fill_color=colors[row['cluster']]
    ).add_to(world_map)

# 显示地图
world_map

在上面的代码中，我们首先使用Pandas从CSV文件中读取AIS数据。然后，我们从数据中提取需要聚类的列，并使用`sklearn`库中的KMeans算法进行聚类。

接下来，我们将聚类结果添加回到原始数据帧中，并使用`folium`库创建一个世界地图。最后，我们遍历每个数据点，并根据其所属的聚类将其添加到地图中。

注意，这只是一个简单的示例，实际上，您需要对数据进行更多的预处理和清理，以及对KMeans算法进行更多的调整和优化。

AIS数据集轨迹聚类代码

以下是一个基于Python的AIS数据集轨迹聚类代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.cluster import DBSCAN
from geopy.distance import great_circle
from shapely.geometry import MultiPoint

# 读取AIS数据集
ais_data = pd.read_csv('ais_data.csv')

# 将经纬度数据转换为点
coords = ais_data[['latitude', 'longitude']].values
points = [tuple(x) for x in coords]

# 计算聚类半径
kms_per_radian = 6371.0088
epsilon = 0.5 / kms_per_radian

# 使用DBSCAN算法进行聚类
db = DBSCAN(eps=epsilon, min_samples=3, algorithm='ball_tree', metric='haversine').fit(np.radians(points))
cluster_labels = db.labels_

# 将聚类结果添加到数据集中
ais_data['cluster'] = cluster_labels

# 获取每个簇的中心点
cluster_centers = pd.DataFrame(columns=['latitude', 'longitude'])
for cluster in set(cluster_labels):
    if cluster == -1:
        continue
    # 获取簇中所有点的经纬度坐标
    cluster_points = coords[cluster_labels == cluster]
    # 计算这些点的中心点
    centermost_point = MultiPoint(cluster_points).centroid
    # 添加中心点到cluster_centers
    cluster_centers.loc[cluster] = [centermost_point.x, centermost_point.y]

# 将聚类结果写入文件
ais_data.to_csv('ais_data_clustered.csv', index=False)
cluster_centers.to_csv('ais_data_cluster_centers.csv', index=False)

这个代码使用了DBSCAN算法对AIS数据集中的轨迹进行聚类，并将聚类结果写入文件。聚类半径通过计算每个点之间的距离来确定，聚类结果使用簇的中心点表示。