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8.4 构建DBSCAN模型.py

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+# 代码 8-4
+import os
+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
+from sklearn.cluster import DBSCAN
+
+
+# 提取每天68路的数据，并追加导出至同一个文件中
+file_list = os.listdir('../tmp/gps_new')
+for file_name in file_list:
+    gps_new = pd.read_csv('../tmp/gps_new/' + file_name,sep = ',', encoding = 'gbk')
+    x = gps_new. iloc[:,4]=='68路'
+    bus = gps_new. loc[x==True,:]
+    bus.to_csv('../tmp/bus.csv', na_rep='NaN', index=False,mode= 'a+', encoding = 'gbk')
+
+# 绘制散点图
+df_data = pd.read_csv("../data/gjc.csv", encoding='gbk', delimiter=',')
+plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'  # 设置字体为SimHei显示中文
+plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 设置正常显示符号
+plt.figure(figsize=(8,4))
+plt.scatter(df_data["经度"], df_data["纬度"])
+plt.xlabel('经度')
+plt.ylabel('纬度')
+plt.show()
+
+
+
+# 代码8-5
+# DBSCAN聚类
+df_data = pd.read_csv("../data/gjc.csv", encoding='gbk', delimiter=',')
+# 聚类，半径为0.0011（度），3代表聚类中点的区域必须至少有3个才能聚成一类
+db = DBSCAN(eps=0.0011, min_samples=3).fit(df_data.iloc[:,:2])
+flag = pd.Series(db.labels_, name=('flag'))
+# axis中0是行合并，1是列合并，若属性不对应就不会合并
+df_cluster_result = pd.concat([df_data, flag], axis=1)
+df_cluster_result.describe()
+plt.scatter(df_cluster_result["经度"], df_cluster_result["纬度"], c=df_cluster_result["flag"])
+# 去掉噪声点
+df_cluster_result = df_cluster_result[df_cluster_result["flag"] >= 0]
+# 站点聚类后散点图
+plt.scatter(df_cluster_result["经度"], df_cluster_result["纬度"], c=df_cluster_result["flag"])
+plt.xlabel('经度')
+plt.ylabel('纬度')
+plt.show()
+
+df_cluster_result.to_csv('../tmp/bus_DBSCAN.csv', index=False, encoding='gbk')