运营商基站可以收集到每个基站附近使用频率信息，包括：工作日上班时间人均停留时间、凌晨人均停留时间、周末人均停留时间、日均人流量这4个指标信息。对应的数据文件是“层次聚类.csv”。现在需要对这份数据进行聚类，将这些基站划分为不同的应用等级。 解决思路是： 1.分析数据，进行数据预处理。使用PCA方法将数据四个特征降为为两个特征； 2.将降维后的数据用散点图展现，根据散点图的展示效果确定聚类后拟采用簇的数量； 3.使用层次聚类方法，进行聚类； 4.输出聚类效果散点图，输出聚类效果竖结构图形。使用jupyter实现

好的，这是一个典型的数据分析和聚类问题，我们可以使用Python中的sklearn库来实现。以下是具体的步骤：

1. 数据预处理

先读入数据文件，然后进行数据预处理，使用PCA方法将数据四个特征降为为两个特征。

import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA

# 读入数据文件
data = pd.read_csv("层次聚类.csv")

# 进行数据预处理
pca = PCA(n_components=2)
new_data = pca.fit_transform(data)

# 将降维后的数据保存到新的DataFrame中
new_df = pd.DataFrame(data=new_data, columns=["feature1", "feature2"])

2. 散点图展示

使用matplotlib库绘制散点图，根据散点图的展示效果确定聚类后拟采用簇的数量。

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制散点图
plt.scatter(new_data[:, 0], new_data[:, 1], s=5)
plt.show()

通过观察散点图，可以大致确定聚类后采用的簇的数量。

3. 层次聚类

使用sklearn库中的AgglomerativeClustering函数进行层次聚类。

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

# 进行层次聚类
n_clusters = 4  # 根据散点图确定聚类后采用的簇的数量
cluster_model = AgglomerativeClustering(n_clusters=n_clusters)
cluster_model.fit(new_data)

# 将聚类结果保存到新的DataFrame中
new_df["label"] = cluster_model.labels_

4. 输出结果

输出聚类效果散点图和竖结构图形。

import scipy.cluster.hierarchy as sch

# 绘制聚类效果散点图
plt.scatter(new_data[:, 0], new_data[:, 1], c=cluster_model.labels_, s=5)
plt.show()

# 绘制聚类效果竖结构图形
dendrogram = sch.dendrogram(sch.linkage(new_data, method="ward"))
plt.show()

完整代码如下：