使用KMeanCluster对多个区域进行聚类，并结合Matplotlib绘制中心点、最大最小距离点
使用KMeanCluster对多个区域进行聚类，并结合Matplotlib绘制中心点、最大最小距离点
- 1. 效果图
- 2. 源码
- 2.1 原始数据——xq.txt
- 2.2 源码
- 参考
这篇博客将演示如何使用KMeansCluster对多个区域进行聚类，并结合Matplotlib绘制中心点、最大最小区域的点。
写这篇博客源于博友的提问：期望能解决疫情防控应急服务点选址问题。
1. 效果图
聚类1效果图如下：
29个小区分别对应29个点，方形对应中心点，三角对应距离中心最近的小区，五角星对应距离中心最远的小区
聚类2效果图如下：
可以看到29个小区聚类为 蓝色圆点、绿色圆点2类。
其中蓝色三角、蓝色方形、蓝色五角星分别对应蓝色聚类的最小、中心、最大小区。
其中绿色三角、绿色方形、绿色五角星分别对应绿色聚类的最小、中心、最大小区。
聚类3效果图如下：
可以看到29个小区聚类为 蓝色圆点、绿色圆点、红色圆点3类。
其中蓝色三角、蓝色方形、蓝色五角星分别对应蓝色聚类的最小、中心、最大小区。
其中绿色三角、绿色方形、绿色五角星分别对应绿色聚类的最小、中心、最大小区。
其中红色三角、红色方形、红色五角星分别对应红色聚类的最小、中心、最大小区。
2. 源码
2.1 原始数据——xq.txt
1 2.00 43.01 11 10.41 41.62 21 23.39 25.23
2 2.42 7.78 12 12.72 29.17 22 23.78 20.60
3 3.34 10.05 13 13.10 16.43 23 25.17 15.81
4 3.98 12.94 14 14.63 27.27 24 26.14 17.61
5 6.12 30.66 15 15.50 24.44 25 27.40 38.08
6 6.70 18.28 16 16.59 40.15 26 29.23 26.11
7 7.17 11.96 17 17.74 35.00 27 30.47 19.66
8 7.80 32.16 18 19.04 5.86 28 31.66 36.94
9 9.03 6.38 19 20.50 44.76 29 31.92 43.53
10 9.81 22.35 20 21.18 30.12
2.2 源码
# 根据Kmeans聚类，并绘制中心点、最近点、最远点
import cv2
from pylab import *# 读取原始数据
def get_points():with open("maps/xq.txt", "r") as f: # 打开文件str = f.read() # 读取文件str = str.replace("\n", " ")strs = np.array(str.split(" "))data = np.array([float(x) for x in strs]).reshape(29, 3)# 根据第1列排序（保证小区是从1~29）data = data[data[:, 0].argsort()]return data# 计算俩点之间的值（此处没有考虑地球
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