kmeans聚类算法python实现gps经纬度聚类

K-means聚类是一种常用的无监督机器学习算法，常用于数据分群。在GPS经纬度数据上应用K-means，首先要将地理位置坐标转换成可以计算距离的形式，比如欧氏距离，然后按照这些距离进行聚类。以下是Python中使用scikit-learn库实现K-means聚类的一个简单步骤：

1. 导入所需库：

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

2. 加载或创建GPS数据集（这里假设有一个包含经度和纬度的DataFrame `df`）：

data = df[['longitude', 'latitude']]

3. 数据预处理，标准化经度和纬度：

data_scaled = StandardScaler().fit_transform(data)

4. 定义K值（比如5个聚类）并初始化KMeans模型：

k = 5
kmeans = KMeans(n_clusters=k, init='random')

5. 运行K-means算法并获取聚类结果：

kmeans.fit(data_scaled)
labels = kmeans.labels_

6. 将聚类标签添加回原始数据框：

df['cluster'] = labels

7. 可视化聚类结果（如果需要）：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(df['longitude'], df['latitude'], c=labels, cmap='viridis')
plt.show()