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[置顶] 用机器学习来帮助吃货的你找最合适的聚点（Python描述）

来源：程序员人生发布时间：2016-12-04 14:48:25 阅读次数：3815次

Python 2.7
Pycharm 5.0.3
Geopy 1.11
图形展现地图无忧-网页版

你可能需要知道

1.机器学习之K-means算法（Python描写）基础
2.经纬度地址转换的方法集合（Python描写）
3.想要知道怎样实现的可能还要python等相干知识
4.看官随便

前言

这次利害了，我爬出了哈尔滨市TOP285家好吃的店，包括烧烤的TOP，饺子的TOP，酱骨的TOP等等等等，在地图上显示，计划热门，再用聚类算法计算下能不能找出吃货最好的住宿点，能够距离吃的各个地方行程最近，吃货们，准备好了吗？

目的

可视化美食热门，计划各类美食聚集点，计划行程。

准备食材

首先，我不对这次排行的可信度负责，我只是直接百度的top餐厅，里面的水份大家自己权衡，甩锅给哈尔滨美食最新榜出炉，史上最强300家美食满足你各种挑剔！
大概是这样的

这里写图片描述

怎样爬我就不重复演示了，这里可以了解动态和静态爬的各种方法可以参考这里，有静态和动态的例子，这次我用静态爬发现被拦截了，mdzz，然后我就直接上selenium+Firefox（这里有1堆用Selenium的不累述了），至于为何不上PhantomJS，我这里说下，有时候PhantomJS爬的内容没有Firefox全，也许有人跳出来讲，你个sb，他两是1样的啊，而且PhantomJS更加省内存，呵呵，你自己去试试就知道了，我不止1次在爬动态的时候PhantomJS遇到问题而Firefox没有问题的(比如这个伪解决Selenium中调用PhantomJS没法摹拟点击(click)操作，连xpath都1样，就换了个无头，就不行了，我也有看到Stack Overflow上遇到一样问题的，多是我手法不够吧，也许是我真的理解错了，到时候我自来认错。

清洗食材

刚爬下来的数据肯定不能直接用的，又是空格又是序列的，处理的方法很多，可以用正则，sub换空格，然后splite切割，组成列表再取，洗的方法很多，具体看数据是怎样样的，洗完后放进冰箱，啊不是，放进txt或保存为csv，xls都可以的呢~

左一为初步爬取的数据右一为抽取出的地址

注意点

有些数据，大概34个，我清洗完以后发现有毛病，比如洗出个空格，额。。。。我尝试用try，except检测毛病，查看原始数据，发现源链接中的js写的不标准酿成的，哎，手动改好，再清洗1遍，不要刻意为了这1两个数据重写清洗算法，不就是sb了想着全自动1步成型，我咋不上天啊。。。

食材腌制-定位经纬度

这个我在上1篇文章中详细写了如何从1个地址转换得到相应的经纬度，可以查看经纬度地址转换的方法集合（Python描写）这里不再赘述，得到的数据格式有两种以下所示

左一为地址+经纬度，逗号隔开，右一为经纬度，空格隔开
左1为地址+经纬度，逗号隔开，右1为经纬度，空格隔开，为何要生成两个格式？由于我喜欢啊，哈哈哈

食材保存–转化CSV

直接右键另存为，然后保存格式为.csv便可，有人说，为何不用csv的写入方法啊，由于我懒啊，我懒得重新构造字典了，这里甩上1段可以写入中文的csv格式。

import csv
import codecs

csvfile = file('csv_test.csv', 'wb')
csvfile.write(codecs.BOM_UTF8)
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerow(['姓名', '年龄', '电话'])

data = [
 ('%s', '25', '1234567'),
 ('С李', '18', '789456')
]
csvfile.close()

弄完以后大概是这样的就能够下锅了

csv样式

烹饪食材–聚类处理

我们要用的数据集是空格隔开的，至于为何空格隔开的经纬度数据，由于我之前写好的bikmeans里面输入项就是就是酱紫的，空格用正则比较好处理，用个list装下Obj.[0],[1]立马出来值了,至于Kmeans是啥，怎样用，请看机器学习之K-means算法（Python描写）基础，这里处理完后，我随机设置了5，10，15，204种聚类点，视察各种效果。代码我在附录放上，参考的可以直接取附录找。聚类处理以后照旧保存如上1步的1张图情势，以后就能够开始可视化了！

佳肴摆上桌–数据可视化

枯燥的数据让人很难受，根本分析不出甚么来，而且看着枯燥，这里我用了地图无忧这个网页版，虽然只有7天免费期，哎，辛辛苦苦画的图以后不能用了，(如果有谁知道还有类似的批量经纬度点转化图的软件请告知我1下)真蛋疼，这里快给大家分享看看吃货的地图，不看就没了！

具体的操作，直接看教程很简单的，我就是建图层，然后图层上批量放入经纬度，它就可以转化成地图上的点，很好玩，看个动图，这是我把点放上的效果。

加载所有数据点产生的效果

享用佳肴–分析数据

先看下各种散布把，这个是热力图

TOP285热力图

这个是点阵图

点阵图

把聚类的点加上，选了聚类点为15个

Cluster15

有些点不错，但是有些点太扯了把，貌似不是kmeans的主旨的，他是为了找距离各热门最近的平衡点啊，是聚类点啊，但是有几个点明显不是了，查看缘由。

现实和理想差距

问题所在：可以看出来，上面的点散布缘由由于这些离散点的存在，我看了最远的点，亚布力滑雪场，的确有家店不错，额，可是我不斟酌，我要是在市区玩，我还想去那末远的地方？明显不公道，所以我需要的是真的热门区域，也就是第2幅的那样，所以又要重新洗1下数据了，把离散点也就是噪声去掉！

烧糊了–重新来

虽然整体上来讲，这个算法没错，但是如果对具体问题，比如说，我就想知道哈尔滨市内有甚么比较好吃的，我懒得动，不会跑到江北或更远的地方去吃，而且交通不方便，所以就要对经纬度集合进行切割，我找了适合返回，规定为经度范围126.56571~126.706807，纬度返回45.706283~45.802307，主程序中添加LockHotArea子函数，进行再1次过滤便可。

def LockHotArea(location):
    HotArea = []
    for i in location:
        i = re.sub("\n",",",i)
        i = re.split(",",i)

        if (i[1]>"126.56571" and i[1]<"126.706807") and (i[2]>"45.706283" and i[2]<"45.802307"):
            HotArea.append(i)
        else:
            print "far away from hotArea",i

    return HotArea

以后步骤重回前面的，最后的效果就是这样的

HotArea

回锅肉–再分析数据

这回应当没有问题了，所以开始分析图吧

聚合点--地图自带功能

这里上20个聚类点的情况

热力&cluster20
聚合&cluster20

可以看出，聚类点的散布基本都在热门区域，说明比较符合情况，但是K的值其实不很能肯定，需要屡次实验k值

热力&散点&cluster15

cluster15，这些点就有点为难了。能说明甚么？多是住宿的最好点把，由于离各个好吃的距离是比较近的，这本来就是kmeans的核心。

热力&散点&cluster10

cluster10的时候，聚类点就开始有点夸大了，虽然说很多仍在热力散布上，但是，有1些明显不在热力辐射返回内，但对能吃遍各个周围美食的人来讲，依然值得参考（这里不触及代步工具）

热力&散点&cluster5

cluster5的时候，只能算是保全大局式的选择离热门最近的点了，好坏需要自己判断

回锅肉上的1颗花椒–单点分析

这里我把24个TOP数据都摆上了图层，可以清晰的看出这些好吃的都散布在哪，这里放上几张示范图，具体自己想看的，可以自己吃货的地图自己定位

以包子TOP为例
包子分布

把包子的经纬度单独拿出来做聚类，分析出，喜欢吃包子的人住在哪才能更方便的吃上包子！

这里写图片描述

从上面的聚类点也能够看出，道外区是最多包子铺的，张包铺我也去吃过，排骨包里面真的有排骨！差点没把牙磕坏了，，，，跑题了，距离更多包子铺最近的点已给出，和辐射区范围接近，这里更合适做中转站，由于去各个包子铺都是最近的！

缓冲取辐射

可以从图象自带缓冲区看堆叠部份，看包子热门

所以综上所述，喜欢吃包子的吃货，可以选择以上的点当作中转点或住宿点，到哪一个包子铺都是比较近的，但是！！！谁会1天3餐加夜消都吃包子？？开个玩笑哈

Pay Atterntion

1.再进行对热门区域的切割的时候，需要比较阈值，出现了毛病，测试发现原来类型毛病，比较毛病，以下演示。

str1 = "250"
str2 = 250
print str1 > "300"  # False
print str1 > 300 # True
print str2 > "100" # False
print str2 > 100 # True

2.调用API经度误差的问题，具体演示这里，误差我看了1下。能调用的API精度误差大概百米多，没办法，能免费调用的API大家都懂的。

误差图片

固然，很多都是比较准确的，比如这些。

对比图

总结

终究住哪，这不是我能决定的，主要还是靠交通，住宿环境和个人心情，推荐住在地铁附近，吃货可以选择在中央大街附近，最繁华，也里老道外很近，好吃的很多~诶，等等，我不是在做学术研究么，怎样成旅游节目了。。

这里写图片描述

附录–代码

这是核心程序，调用的API_get子程序太长了，请参考经纬度地址转换的方法集合（Python描写）或在这里进行下载使用源代码集合

# -*- coding: utf⑻ -*-
# Author：哈士奇说喵
import re
import API_get

#写入txt操作子函数
def write2txt(file,txtname):

        f = open(txtname,'a')
        f.write(file)
        f.write("\n")
        f.close()
        # please use this with try except/finall f.close()


f = open("C:\\Users\\MrLevo\\PycharmProjects\\test\\KmeansEat.txt","r")
lines = f.readlines()
eatlocation = []
i = 0
# 清洗+转换经纬度
for line in lines:
    line = re.sub("\n"," ",line)
    line = re.sub(" +"," ",line)
    line = re.split(" ",line)
    try:
        line_shopname = line[1].strip()
        try:

            line = line[2]+line[3]
            #print line
            line = "哈尔滨市"+line
            line =line.strip()

            try:
                lat_lng,lng_latWithCommon = API_get.getLocation_xml(line)
                shopWithLocation= "%s,%s"%(line_shopname,lng_latWithCommon)
                print shopWithLocation
                eatlocation.append(shopWithLocation)
                #write2txt(lat_lng,"eatOnlyLocation.txt")
            except:
                print "failed %s"%line
                i +=1
        except:
            line = line[2]
            line = "哈尔滨市"+line
            line =line.strip()

            try:
                lat_lng,lng_latWithCommon = API_get.getLocation_xml(line)
                shopWithLocation = "%s,%s"%(line_shopname,lng_latWithCommon)
                print shopWithLocation
                eatlocation.append(shopWithLocation)
                #write2txt(lat_lng,"eatOnlyLocation.txt")
            except:
                print "failed %s"%line
                i +=1
    except:
        pass

print "failed!%d"%i

# 清洗热门
def LockHotArea(location):
    HotArea = []
    for i in location:
        i = re.sub("\n",",",i)
        i = re.split(",",i)

        if (i[1]>"126.56571" and i[1]<"126.706807") and (i[2]>"45.706283" and i[2]<"45.802307"):
            HotArea.append(i)
        else:
            print "far away from hotArea",i

    return HotArea

HotArea = LockHotArea(eatlocation)

#写入数据
for i in HotArea:
    rebuild = "%s,%s,%s"%(i[0],i[1],i[2])
    write2txt(rebuild,"HotAreaWithCommon.txt")