kmeans聚类算法python实现交通流量时段划分
时间: 2025-02-13 17:12:14 浏览: 82
### 使用Python的KMeans聚类算法实现交通流量的时间段划分
#### 数据准备
为了应用KMeans聚类算法于交通流量的时间段划分,首先需要收集一段时间内的交通流量数据。假设每个小时记录一次车流量,形成一个时间序列数据集。
```python
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 假设有一个DataFrame df,其中包含两列:'time'(小时) 和 'traffic_volume'(车辆数)
df = pd.DataFrame({
'time': list(range(24)), # 时间范围为一天中的每一个整点时刻
'traffic_volume': [np.random.randint(50, 800) for _ in range(24)] # 随机生成一些模拟数据表示不同时间段的车流数量
})
```
#### 特征工程
考虑到时间具有周期性的特点,在处理之前应该将其转换成适合机器学习模型理解的形式。这里采用正弦变换来捕捉这一特性[^1]。
```python
def time_to_sin_cos(hour):
sin_time = np.sin(2 * np.pi * hour / 24.0)
cos_time = np.cos(2 * np.pi * hour / 24.0)
return sin_time, cos_time
df['sin_time'], df['cos_time'] = zip(*df['time'].apply(time_to_sin_cos))
X = df[['sin_time', 'cos_time']].values.reshape(-1, 2)
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df.time, df.traffic_volume, marker='o')
plt.title('Traffic Volume Over Time')
plt.xlabel('Hour of Day')
plt.ylabel('Number of Vehicles')
plt.grid(True)
plt.show()
```
#### 调用KMeans进行聚类
接下来定义好参数并调用`sklearn.cluster.KMeans()`来进行实际的聚类操作。对于交通流量来说,合理的簇数目可能取决于具体的应用场景;此处简单起见设定为三个类别(早高峰、平峰期和其他),当然也可以通过肘部法则或其他方式确定最佳k值[^3]。
```python
num_clusters = 3 # 可以调整此数值测试不同的分组效果
model = KMeans(n_clusters=num_clusters, random_state=9).fit(X)
labels = model.labels_
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
colors = ['r.', 'g.', 'b.'] # 不同颜色区分各个簇
for i in range(num_clusters):
subset_df = df[labels == i]
ax.scatter(subset_df.index.values,
subset_df['traffic_volume'],
c=colors[i],
label=f'Cluster {i}')
ax.set_title('Clustering Traffic Volumes into Different Periods')
ax.legend()
plt.show()
print("各时段对应的标签:", labels)
```
上述过程展示了如何利用Python编程语言及其库工具完成基于KMeans聚类算法对交通流量按时间段分类的任务。值得注意的是,真实世界里的应用场景往往更加复杂多变,因此还需要针对具体情况做适当修改优化。
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