基於arcpy實現空間資料聚類,kmeans

2021-09-01 11:24:33 字數 1527 閱讀 6184

並不能直接進行空間資料的聚類，原理是讀取要素的x，y座標來進行聚類，然後將聚類中心儲存為空間資料以達到效果

# encoding: utf-8


from sklearn.cluster import kmeans


import numpy as np


import arcpy


import pandas as pd


from arcpy import env


env.workspace=r"d:\84.gdb"


target="bujiandian"


cursor=arcpy.searchcursor(target)


allfea=


dic={}


name="ysdm"#**要素列別的字段


for row in cursor :


ls=if(dic.has_key(row.getvalue(name))):


dic[row.getvalue(name)]+=1


else:


dic[row.getvalue(name)] = 1


data2=pd.dataframe(allfea,columns=[name,"ptx","pty"])


datafilter=data2.query(name+"=='9000402'")


#取座標進行聚類


df1 = datafilter.ix[:,1 :]


kmeans = kmeans(n_clusters=3, random_state=10).fit(df1)


#dfl是聚類的結果


df1['jllable'] = kmeans.labels_


##聚類中心


cent=kmeans.cluster_centers_


#將聚類中心儲存為空間資料


sr = arcpy.spatialreference(4326)


fc=arcpy.createfeatureclass_management( r"d:\cs","test.shp", "point", "", "","", sr)


arcpy.addfield_management(r"d:\cs\test.shp", "leibie", "text")


cursor=arcpy.insertcursor(fc)


for line in cent:


feature = cursor.newrow()


# add the point geometry to the feature


vertex = arcpy.createobject("point")


vertex.x = line[0]


vertex.y =line[1]


feature.shape = vertex


# add attributes


feature.leibie = "shumu"


# write to shapefile


cursor.insertrow(feature)


del cursor


del fc

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