Python：层次聚类分析——基于基站定位数据商圈分析

层次聚类分析是一种基于距离度量的聚类算法，它通过计算不同样本之间的距离，将样本逐步合并为越来越大的簇，直至达到预设的聚类数量或者满足某种条件为止。

在基站定位数据商圈分析中，我们可以将商圈看作是一个点集合，每个点表示商圈中心的位置。我们可以使用层次聚类分析对这些点进行聚类，从而发现不同的商圈、商圈之间的相似性以及热门商圈的分布情况。

下面是一个使用Python进行层次聚类分析的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram

# 读取商圈数据
df = pd.read_csv('business_districts.csv')

# 计算商圈之间的距离矩阵
dist_matrix = pdist(df.iloc[:, 1:], metric='euclidean')

# 使用Ward方法进行层次聚类
linkage_matrix = linkage(dist_matrix, method='ward')

# 绘制树状图
dendrogram(linkage_matrix)

# 显示结果
plt.show()

在上面的代码中，我们首先读取了商圈数据，并计算了商圈之间的欧几里得距离矩阵。然后使用Ward方法进行层次聚类，并绘制了树状图。

树状图可以帮助我们直观地了解聚类结果，其中每个叶节点表示一个商圈，不同颜色的线段表示不同的簇。我们可以根据树状图中的切割点，将商圈分成不同的簇，从而得到不同的商圈群组。

除了树状图，我们还可以使用其他的聚类评估指标，如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等，来评估聚类结果的质量。最终，我们可以根据聚类结果，进一步分析商圈的特点和分布情况，为商业决策提供参考。