基于Kmeans算法的城市聚类

一、背景

二、设计平台及技术理论

2.1.设计平台——Jupyter Notebook

2.1.1 交互性：

2.1.2可视化：

2.1.3文档性：

2.1.4多语言支持：

2.1.5方便分享：

2.1.6生态系统丰富：

2.2.技术理论

2.2.1kmeans算法

2.2.2算法缺陷

2.2.3算法改进

2.2.2Python库的使用

2.2.3.1 Numpy

2.2.3.2 Pandas

2.2.3.3 Matplotlib

2.2.3.3.4Matplotlib

三、前期准备

3.1导入所需Python库

3.2获取API使用权限

四、实际操作

五、总结

背景

现在旅游业蓬勃发展，人们经常出行旅游感受祖国大好风光，那么如何最短距离的有规划性的选择目的地以及周边地区进行旅游，是各大旅游商们需要解决的问题。机器学习中通过Kmeans算法可以有效地将城市进行聚类，从而给出一定范围内最适合的旅游地点进行推送。

KMeans聚类算法是一种非层次聚类算法，在最小误差的基础上将数据划分了特定的类，类间利用距离作为相似度指标，两个向量之间的距离越小，其相似度就越高。

先假定有游客想要选择来新疆旅游，但他对新疆不太了解，已知新疆各城市的城市名，要求利用经纬度坐标进行KMeans聚类分析。

因为kmeans是无监督学习中一种聚类算法，换句话说:喂给该算法模型都是无label的数据，杂乱无章，而本实验采用的数据集没有label所以本实验采用kmeans算法。

设计平台及技术理论

2.1.设计平台——Jupyter Notebook

2.1.1 交互性：

Jupyter Notebook提供了交互式的编程环境，可以即时运行代码并查看结果，方便调试和实时反馈。

2.1.2可视化：

Jupyter Notebook支持丰富的数据可视化功能，可以直接在Notebook中展示图表、图片、动画等，便于数据分析和展示。

2.1.3文档性：

Jupyter Notebook可以直接嵌入文本、公式、图表等内容，方便编写和分享代码文档，适合教学、报告和研究。

2.1.4多语言支持：

Jupyter Notebook支持多种编程语言，包括Python、R、Julia等，可以在同一个Notebook中混合使用不同语言编写代码。

2.1.5方便分享：

Jupyter Notebook可以导出为HTML、PDF、Markdown等格式，方便分享和展示成果。

2.1.6生态系统丰富：

Jupyter Notebook有丰富的扩展和插件，可以满足不同需求，例如数据处理、机器学习、深度学习等。

总之，Jupyter Notebook具有交互性强、可视化丰富、文档性好、多语言支持等优点，适合数据分析、科学计算和教学等领域的使用。

2.2.技术理论

2.2.1kmeans算法

K-Means聚类算法是一种基于向量距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的，因此它把得到紧凑且独立的类簇作为聚类的最终目标。

综上所述，K-Means算法划分的k个聚类具有以下特点：各聚类内部的元素尽可能的紧凑，而各聚类之间的元素尽可能的分开

K-Means算法的基础是最小误差平方和准则，K-Means算法具体流程如下：

（1）从n个样本对象任意选择k个对象作为初始聚类中心；

（2）根据在步骤 (1) 中设置的k个聚类中心，计算每个对象与这k个中心的距离；

（3）经过步骤 (2) 的计算，所有对象与这个k个中心的距离就计算出来了，接着把所有对象与离它最近的中心归在一个类簇中；

（4）重新计算每个类簇的中心对象的位置；

（5）重复步骤 (3) 和 (4)，直到类簇聚类方案中的对象归类几乎不发生变化为止。

2.2.2算法缺陷

（1）种子点的个数要事先确定，但是我们一般很难估计它的个数。

（2）K-Means算法需要初始种子点，并且随机种子会影响计算结果。

（3）需要不断地计算调整后的类簇中心，当数据量很大时，这个计算所需的时间就会很大。

2.2.3算法改进

K-Means++算法是改进后的K-Means算法，具体算法流程如下：

（1）从数据集的点中随机选择一个点作为种子点；

（2）计算数据集中的每一个点到种子点的距离D(x)；

（3）选择D(x)较大的点作为新的种子点；

（4）重复步骤 (2) 和 (3)直到新的种子被选出来。

2.2.2Python库的使用

2.2.3.1 Numpy

NumPy是一个用于数值计算的Python库，它提供了多维数组对象和用于处理数组的各种函数。NumPy还提供了大量的数学函数，用于线性代数、傅立叶变换、随机数生成等。由于NumPy的数组运算速度快且内存占用低，因此它被广泛应用于科学计算、数据分析、机器学习等领域。因此NumPy是Python数据科学生态系统中不可或缺的部分，为处理大规模数据和进行复杂计算提供了强大的支持。

2.2.3.2 Pandas

Pandas 是一个基于 Python 的数据分析库，提供了快速、灵活、简单的数据结构，使数据操作更为便捷。Pandas 提供了许多功能，包括数据清洗、数据重塑、切片和索引、合并和连接、时间序列分析等。它广泛应用于数据科学、机器学习、金融分析等领域。Pandas 的灵活性和强大功能使得它成为数据分析领域的重要工具之一。

2.2.3.3 Matplotlib

Matplotlib是一个用于创建静态、交互式和动态可视化的Python库。Matplotlib可以创建折线图、散点图、直方图、饼图、等高线图、3D图等多种类型的图表。它还支持自定义图表的样式、颜色、标签和图例等元素，使用户能够创建具有吸引力和信息丰富的图表。同时Matplotlib还与许多其他Python库和工具集成，如NumPy、Pandas等，使用户能够轻松地将数据导入到图表中，并进行数据分析和可视化。Matplotlib是一个功能强大且灵活的可视化工具，适用于各种数据分析和可视化需求。