leaflet读取{"y":115.9059900,"x":29.1660300,"label":0},格式的json文件，绘制轨迹聚类

首先，我们需要将这个JSON文件读取并将其数据处理成适合绘制轨迹聚类的格式。这可以通过以下代码完成：

import json

with open('data.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

points = []
for point in data:
    points.append([point['y'], point['x']])

现在，我们有了一个包含所有坐标的列表。接下来，我们将使用sklearn库中的聚类算法来对这些点进行聚类。我们将使用KMeans算法，将所有点分成3个集群。以下是完整的代码：

import json
from sklearn.cluster import KMeans
import folium

with open('data.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

points = []
for point in data:
    points.append([point['y'], point['x']])

kmeans = KMeans(n_clusters=3).fit(points)
labels = kmeans.labels_

color_map = {0: 'red', 1: 'green', 2: 'blue'}

m = folium.Map(location=[29.1660300, 115.9059900], zoom_start=13)

for i, point in enumerate(points):
    folium.CircleMarker(location=point, radius=5, color=color_map[labels[i]], fill=True, fill_color=color_map[labels[i]]).add_to(m)

m.save('map.html')

在这个代码中，我们首先定义了一个包含所有坐标的列表。然后，我们使用KMeans算法将这些点分成三个集群，并将每个点的标签存储在`labels`变量中。我们还定义了一个颜色映射字典，将每个标签映射到一种颜色。最后，我们使用Folium库创建一个地图，并在地图上绘制每个点的圆圈标记，颜色根据其标签确定。

运行以上代码后，我们将得到一个名为`map.html`的HTML文件，其中包含我们绘制的轨迹聚类地图。