Inferring home and work locations using GPS trajectories and DBSCAN（使用GPS轨迹和DBSCAN推断家庭和工作地点）

最新推荐文章于 2024-02-20 10:05:45 发布

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分类专栏：地理信息可视化文章标签： gps轨迹geolife可视化

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本文介绍了一种使用GPS轨迹数据和DBSCAN算法推断个人家庭和工作地点的方法。通过分析用户001的GPS轨迹，识别出4个主要活动区域，并结合时间分布进一步推测其工作地点和居住地。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

使用GPS轨迹和DBSCAN推断家庭和工作地点

在这篇文章中，我将演示如何使用移动用户的GPS轨迹来推断她的家庭和工作地点。我使用的数据来自Microsoft Research Asia的GeoLife GPS Trajectories Dataset（下载链接）。该数据集包含在3年内收集的182个用户的GPS轨迹。我在这个演示中使用了user001的数据。

#定义数据文件的路径
user = '001'
userdata = '/home/data/mobile/gps/Geolife Trajectories 1.3/Data/' + user + '/Trajectory/'

首先，我们读取user001的轨迹数据。每个数据点都有纬度，经度，高度，日期和时间信息，如下表所示。我们可以在地图上绘制这些GPS数据，以大致了解该用户的活动区域。

import numpy as np  #Python的一种开源的科学计算库
import matplotlib.pyplot as plt   #Python可视化库
import pandas as pd  #Python数据分析模块
import os  #统一的操作系统接口函数

# Enable inline plotting  启用内联绘图
%matplotlib inline        matplotlib内联

filelist = os.listdir(userdata)  #返回指定路径下所有文件和文件夹的名字，并存放于一个列表中
names = ['lat','lng','zero','alt','days','date','time']
df_list = [pd.read_csv(userdata + f,header=6,names=names,index_col=False) for f in filelist]  
#f为文件索引号，header为列数，names为列表列名，index_col为行索引的列编号或列名

df = pd.concat(df_list, ignore_index=True) #表格列字段不同的表合并

# delete unused column 删除未使用的列
df.drop(['zero', 'days'], axis=1, inplace=True) #drop函数默认删除行，列需要加axis = 1

# data is recorded every 1~5 seconds, which is too frequent. Reduce it to every minute
# 每隔1~5秒记录一次数据，这种情况太频繁了。 将它减少到每分钟
df_min = df.iloc[::12, :] #每隔12行取一次

df_min.head(10)  #查看前5行

	lat	lng	alt	date	time
0	40.013635	116.306926	-59	2008-12-10	23:55:24
12	40.013896	116.307355	-282	2008-12-10	23:55:43
24	40.014095	116.306127	150	2008-12-11	00:06:46
36	40.014539	116.305681	169	2008-12-11	00:07:46
48	40.015257	116.305642	169	2008-12-11	00:08:46
60	40.015921	116.305866	145	2008-12-11	00:09:46
72	40.015933	116.306230	124	2008-12-11	00:10:36
84	40.016083	116.307086	94	2008-12-11	00:11:36
96	40.016240	116.308069	96	2008-12-11	00:12:36
108	40.016419	116.308915	112	2008-12-11	00:13:36

print 'Total GPS points: ' + str(df_min.shape[0])  #df.shape()：查看行数和列数

Total GPS points: 9045  #一共9045个轨迹点

import gmplot
# declare the center of the map, and how much we want the map zoomed in
# 声明地图的中心，以及我们希望地图放大多少倍
gmap = gmplot.GoogleMapPlotter(df_min.lat[0], df_min.lng[0], 11)
gmap.plot(df_min.lat, df_min.lng)  #描绘轨迹点
gmap.draw("user001_map.html")   #显示图

然后我们使用DBSCAN算法来识别此数据集中的聚类。 DBSCAN是一种聚类算法，对于聚类具有许多异常值的空间数据特别有用（这篇文章给出了DBSCAN的一个很好的解释）。使用该算法，我们在user001的GPS轨迹中识别出4个聚类。直观地，群集的形成表明用户经常访问该特定区域。因此，我假设用户的家庭和工作地点属于这4个集群。

信用：以下代码是根据Geoff Boeing的帖子调整的。

from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn import metrics

# represent GPS points as (lat, lon)   ＃将GPS点表示为（lat，lon）
coords = df_min.as_matrix(columns=['lat', 'lng'])

# earth's radius in km  地球的半径（公里）
kms_per_radian = 6371.0088
# define epsilon as 0.5 kilometers, converted to radians for use by haversine
# 将epsilon定义为0.5公里，转换为弧度以供hasrsine使用
epsilon = 0.5 / kms_per_radian

# eps is the max distance that points can be from each other to be considered in a cluster
# eps是要在群集中考虑的点之间的最大距离
# min_samples is the minimum cluster size (everything else is classified as noise)
# min_samples是最小簇大小（其他所有内容都归类为噪声）
db = DBSCAN(eps=epsilon, min_samples=100, algorithm='ball_tree', metric='haversine').fit(np.radians(coords))
cluster_labels = db.labels_   #获得数据聚类后的标签数
# get the number of clusters (ignore noisy samples which are given the label -1)
# 获取簇的数量（忽略给出标签-1的噪声样本）
num_clusters = len(set(cluster_labels) - set([-1]))

print 'Clustered ' + str(len(df_min)) + ' points to ' + str(num_clusters) + ' clusters'

# turn the clusters in to a pandas series  将群集转换为pandas系列
clusters = pd.Series([coords[cluster_labels == n] for n in range(num_clusters)])
print(clusters)

Clustered 9045 points to 4 clusters

0    [[40.013635, 116.306926], [40.013896, 116.3073...
1    [[40.069887, 116.334147], [40.069912, 116.3357...
2    [[39.966773, 116.432298], [39.966313, 116.4328...
3    [[39.909055, 116.411944], [39.90893, 116.41128...
dtype: object

from shapely.geometry import MultiPoint
from geopy.distance import great_circle
def get_centermost_point(cluster):  #函数1
    centroid = (MultiPoint(cluster).centroid.x, MultiPoint(cluster).centroid.y)
    centermost_point = min(cluster, key=lambda point: great_circle(point, centroid).m)
    return tuple(centermost_point)  #返回元组

# get the centroid point for each cluster  获取每个群集的质心点
centermost_points = clusters.map(get_centermost_point) #map表示每个簇类cluster调用函数1，返回中心点
lats, lons = zip(*centermost_points)  #zip合并后，赋给两列
rep_points = pd.DataFrame({'lon':lons, 'lat':lats})  #返回簇类中心点的两列经纬度

# fig, ax = plt.subplots(1,3,figsize=(15,7))，这样就会有1行3个15x7大小的子图。
fig, ax = plt.subplots(figsize=[10, 6])  #建立一个fig对象，建立一个axis对象
# scatter参数(点的经纬度，c为点的颜色，edgecolor为边缘颜色，s为点的标量，alpha混合值，介于0（透明）和1（不透明）之间
rs_scatter = ax.scatter(rep_points['lon'][0], rep_points['lat'][0], c='#99cc99', edgecolor='None', alpha=0.7, s=450)
ax.scatter(rep_points['lon'][1], rep_points['lat'][1], c='#99cc99', edgecolor='None', alpha=0.7, s=250)
ax.scatter(rep_points['lon'][2], rep_points['lat'][2], c='#99cc99', edgecolor='None', alpha=0.7, s=250)
ax.scatter(rep_points['lon'][3], rep_points['lat'][3], c='#99cc99', edgecolor='None', alpha=0.7, s=150)
df_scatter = ax.scatter(df_min['lng'], df_min['lat'], c='k', alpha=0.9, s=3) #描绘轨迹点
ax.set_title('Full GPS trace vs. DBSCAN clusters')  #图表标题
ax.set_xlabel('Longitude')  #图表x轴标签
ax.set_ylabel('Latitude')  #图表y轴标签
# 轨迹点和群集，（两个标签），loc为位置代码
ax.legend([df_scatter, rs_scatter], ['GPS points', 'Cluster centers'], loc='upper right')

labels = ['cluster{0}'.format(i) for i in range(1, num_clusters+1)]  #簇类标签
for label, x, y in zip(labels, rep_points['lon'], rep_points['lat']):
    plt.annotate(                                                
        label,   #在图形中添加注释，标签箭头，# xy设置箭头尖的坐标
        xy = (x, y), xytext = (-25, -30),  # xytext设置注释内容显示的起始位置
        textcoords = 'offset points', ha = 'right', va = 'bottom',
        bbox = dict(boxstyle = 'round,pad=0.5', fc = 'white', alpha = 0.5),
        arrowprops = dict(arrowstyle = '->', connectionstyle = 'arc3,rad=0'))

plt.show()

为了推断家庭和工作地点，我在这里使用了一个非常简单的启发式：时间。下面我绘制四个集群中每个集群中GPS数据点的时间分布。我们可以看到，从早上9点到晚上18点，用户停留在集群1区域，而在午夜到早上8点，用户倾向于留在集群2和集群3中。因此，我推断用户001的工作位置在集群1和家中位于集群2中。集群3可能是她的次要居住地点。

当然，我们可以应用更复杂的启发式来推断家庭和工作地点。例如，我们还可以在工作日和周末检查用户的位置，以便为我们提供更多线索。

# Get the hours for each cluster  获取每个群集的小时数
M = []
def myfunc(row):
    t = df_min[(df_min['lat']==row[0]) & (df_min['lng']==row[1])]['time'].iloc[0]
    return t[:t.index(':')]
for i in range(num_clusters):
    hours = np.apply_along_axis(myfunc, 1, clusters[i]).tolist()
    M.append(map(int, hours))

#创建4个子图，sharex共享x轴，figsize为子图大小
f, axarr = plt.subplots(4, sharex=True, figsize=(6,10))
axarr[0].hist(M[0])
axarr[0].text(20, 1600, "cluster 1")  #指定位置显示文字,plt.text()
axarr[1].hist(M[1])
axarr[1].text(20, 50, "cluster 2")
axarr[2].hist(M[2])
axarr[2].text(20, 40, "cluster 3")
axarr[3].hist(M[3])
axarr[3].text(20, 50, "cluster 4")
axarr[3].set_xlabel("Hours of a day") #显示x轴标题
plt.xticks(np.arange(0, 25, 2.0))
# 显示子图标题，'~',中心位置，垂直显示
f.text(0.04, 0.5, '# of GPS points', va='center', rotation='vertical')

fig, ax = plt.subplots(figsize=[10, 6])
rs_scatter = ax.scatter(rep_points['lon'][0], rep_points['lat'][0], c='#99cc99', edgecolor='None', alpha=0.7, s=450)
ax.scatter(rep_points['lon'][1], rep_points['lat'][1], c='#99cc99', edgecolor='None', alpha=0.7, s=250)
ax.scatter(rep_points['lon'][2], rep_points['lat'][2], c='#99cc99', edgecolor='None', alpha=0.7, s=250)
ax.scatter(rep_points['lon'][3], rep_points['lat'][3], c='#99cc99', edgecolor='None', alpha=0.7, s=150)
df_scatter = ax.scatter(df_min['lng'], df_min['lat'], c='k', alpha=0.9, s=3)
ax.set_title('Full GPS trace vs. DBSCAN clusters')
ax.set_xlabel('Longitude')
ax.set_ylabel('Latitude')
ax.legend([df_scatter, rs_scatter], ['GPS points', 'Cluster centers'], loc='upper right')

labels = ['Work', 'Home', 'Home 2']
for label, x, y in zip(labels, rep_points['lon'][:num_clusters-1], rep_points['lat'][:num_clusters-1]):
    plt.annotate(
        label, 
        xy = (x, y), xytext = (-25, -30),
        textcoords = 'offset points', ha = 'right', va = 'bottom',
        bbox = dict(boxstyle = 'round,pad=0.5', fc = 'white', alpha = 0.5),
        arrowprops = dict(arrowstyle = '->', connectionstyle = 'arc3,rad=0'))

plt.show()

最后，我们将这些推断的位置（work，home，home2）标记回地图。

gmap = gmplot.GoogleMapPlotter(rep_points['lat'][0], rep_points['lon'][0], 11)
gmap.plot(df_min.lat, df_min.lng)
gmap.heatmap(rep_points['lat'][:3], rep_points['lon'][:3], radius=20)
gmap.draw("user001_work_home.html")