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具体做法

可视化方法1：PCA降维

可视化方法2、TSNE降维可视化（非线性降维，更适合聚类）

可视化方法3、轮廓系数评判好坏

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每个文件有很多行列的信息，每列是一个驾驶相关的数据，需要对这些文件进行聚类，每个文件代表一个用户的行为。

目标：聚类效果好，将各个用户行为分开。

具体做法

数据预处理

①将每个文件摊平到一行，汇总成为一个很多用户（文件）组成的csv文件。

import os
import pandas as pd# 1. 定义目标文件夹路径
folder_path = "/home/zqy/A_paper/diff_time_norm/cleantime"# 2. 用于存放每个文件（用户）摊平后的数据
flattened_data = []# 3. 遍历文件夹下所有CSV文件
for filename in os.listdir(folder_path):if filename.endswith("truncated.csv"):file_path = os.path.join(folder_path, filename)# 4. 读取CSV文件df = pd.read_csv(file_path)# 5. 将整个DataFrame按行摊平成一维（每行数据拼在一起）# df.values：转为numpy数组，ravel(): 展平flattened_row = df.values.ravel()# 6. 转成List（确保可以加入到汇总列表）flattened_data.append(flattened_row.tolist())# 7. 找到最长的一行长度，补齐其他行
max_length = max(len(row) for row in flattened_data)# 8. 确保所有行都补齐（空位补None或0）
flattened_data_padded = [row + [None] * (max_length - len(row)) for row in flattened_data]# 9. 将所有行转换成DataFrame
summary_df = pd.DataFrame(flattened_data_padded)# 10. 保存到新CSV文件
summary_df.to_csv("/home/zqy/A_paper/diff_time_norm/cleantime/flattened_summary.csv", index=False)print("汇总文件已生成。")

“DataFrame”是Python中pandas库的一个核心数据结构，它类似于Excel中的表格，是一个二维的、大小可变的、异构的数据结构。它由行和列组成，每一列可以存储不同类型的值，比如整数、浮点数、字符串等。在你提到的上下文中，它指的是包含有“数值型”数据的列的表格。

②对汇总后的文件的每一行当中有列表形式的展开处理（因为聚类要求每一列的元素都是数值）

#把多元组的列表转化为多个列import pandas as pd
import astdef expand_list_columns(df):new_cols = []for col in df.columns:if df[col].apply(lambda x: isinstance(x, str) and x.startswith('[') and x.endswith(']')).any():# 将字符串转为列表expanded = df[col].apply(lambda x: ast.literal_eval(x) if isinstance(x, str) else [])max_len = expanded.map(len).max()for i in range(max_len):df[f'{col}_{i}'] = expanded.map(lambda x: x[i] if i < len(x) else None)new_cols.append(col)# 删除原始的列表列df = df.drop(columns=new_cols)return df# 读取CSV
df = pd.read_csv('/home/zqy/A_paper/diff_time_norm/cleantime/flattened_summary.csv')# 转换
df_expanded = expand_list_columns(df)# 保存
df_expanded.to_csv('/home/zqy/A_paper/diff_time_norm/cleantime/expanded_features.csv', index=False)

③使用kmeans进行聚类处理。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt# 1. 读取数据
data_path = "/home/zqy/A_paper/diff_time_norm/cleantime/expanded_features.csv"
df = pd.read_csv(data_path)# 2. 数据预处理（空缺值补0，或用均值/中位数填充）
df_filled = df.fillna(0)  # 或 df.fillna(df.mean())# 3. 聚类，这里以KMeans为例，设定聚类数量k
k = 6  # 你可以根据需求调整
kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)
# print(df_filled.dtypes)df_filled = df_filled.fillna(0)clusters = kmeans.fit_predict(df_filled)# 将聚类结果添加回DataFrame
df_filled['cluster'] = clusters# 4. 使用PCA降维到2D便于可视化
pca = PCA(n_components=2)
reduced_data = pca.fit_transform(df_filled.drop('cluster', axis=1))# 5. 可视化
plt.figure(figsize=(8,6))
scatter = plt.scatter(reduced_data[:, 0], reduced_data[:, 1], c=clusters, cmap='viridis', s=50)
plt.title('Clustering Visualization with PCA')
plt.xlabel('PCA Component 1')
plt.ylabel('PCA Component 2')
plt.colorbar(scatter, label='Cluster')
plt.grid(True)
plt.show()

可视化方法1：PCA降维

        缺点是只有二维，看不清楚聚类的边界。

pca = PCA(n_components=2)
reduced_data = pca.fit_transform(df_filled.drop('cluster', axis=1))plt.figure(figsize=(8,6))
scatter = plt.scatter(reduced_data[:, 0], reduced_data[:, 1], c=clusters, cmap='viridis', s=50)
plt.title('Clustering Visualization with PCA')
plt.xlabel('PCA Component 1')
plt.ylabel('PCA Component 2')
plt.colorbar(scatter, label='Cluster')
plt.grid(True)
plt.show()

这个图是PCA将维度降低来可视化的方法。

可视化方法2、TSNE降维可视化（非线性降维，更适合聚类）

from sklearn.manifold import TSNEtsne = TSNE(n_components=2, random_state=42, perplexity=30)
tsne_result = tsne.fit_transform(df_filled.drop('cluster', axis=1))plt.figure(figsize=(8,6))
plt.scatter(tsne_result[:,0], tsne_result[:,1], c=clusters, cmap='viridis', s=50)
plt.title('Clustering Visualization with t-SNE')
plt.xlabel('t-SNE Component 1')
plt.ylabel('t-SNE Component 2')
plt.colorbar(label='Cluster')
plt.grid(True)
plt.show()

TSNE 更适合看复杂的、非线性的数据分布。

可视化方法3、轮廓系数评判好坏

from sklearn.metrics import silhouette_scorescore = silhouette_score(df_filled.drop('cluster', axis=1), clusters)
print(f'Silhouette Score: {score}')

结论解释：

• 分数在 -1 ~ 1 之间

• 接近 1：聚类好，簇内紧凑、簇间分离

• 接近 0：聚类一般

• 接近 -1：聚类效果差

缺点：目前没有考虑不同列数据之间是否有相关性，没有把时间信息充分考虑进来，而是分开每列聚类。并且utime也进行聚类导致效果较好但是不加入效果不够好。

——小狗照亮每一天

20250722