K-Means 聚类实战：从 240 万条数据中挖掘热点区域

本文介绍了一个使用改进的K-Means算法处理大规模车辆轨迹数据，以识别城市交通热点的完整案例。研究针对约240万条GPS起点数据，首先通过坐标投影转换确保距离计算准确，随后采用适用于大数据的Mini-Batch K-Means算法进行聚类，并运用肘部法则自动确定最佳聚类数（K=12）。最终，通过地图可视化技术直观展示了聚类中心与样本点分布，有效识别出城市的主要交通聚集区域，为交通规划和智慧城市研究提供了数据洞察。

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