分析各空气质量指数之间的相关关系。针对给出的数据集绘制分类散点图、回归拟合图，分析PM2.5浓度与AQI的关系，以及AQI的分类情况。同时绘制热力图，分析各空气质量指标与AQI的相关性。，请给我写出代码

首先需要导入相关的库，包括pandas、matplotlib、seaborn等库。接着读取数据集，然后对数据进行处理、分析、可视化。以下是示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 读取数据集
data = pd.read_csv('air_quality.csv')

# 绘制分类散点图
plt.scatter(data['PM2.5'], data['AQI'], c=data['Category'])
plt.xlabel('PM2.5')
plt.ylabel('AQI')
plt.show()

# 绘制回归拟合图
sns.regplot(x='PM2.5', y='AQI', data=data)
plt.xlabel('PM2.5')
plt.ylabel('AQI')
plt.show()

# 统计AQI分类情况
aqi_count = data['Category'].value_counts()

# 绘制热力图
corrmat = data.corr()
sns.heatmap(corrmat, annot=True, cmap='Blues')
plt.show()

这段代码首先绘制了分类散点图，可以看出PM2.5浓度与AQI呈现出一定的相关性；接着绘制了回归拟合图，更直观地展示了PM2.5浓度与AQI之间的线性关系；之后统计了AQI的分类情况；最后绘制了热力图，分析各空气质量指标与AQI的相关性。