| python气象学习：聚类分析用于台风 | 您所在的位置：网站首页 › 台风最新路图 › python气象学习：聚类分析用于台风 |
python气象学习：聚类分析用于台风
|
在读 A Quantitative Method to Evaluate the Performance of Climate Models in Simulating Global Tropical Cyclones 一文的时候，文中提到的Evaluation Index for Geographical Properties of the TC Track内容没有很详细的说明如何去进行聚类分析，只是提及用k-means聚类分析以经把不同的TC track分成几个clusters之后用silhouette coeffificient（剪影系数？）来筛选所要用的k值为多少最合理，至于针对TC用的k-means聚类分析，文章直接把锅甩给 Classifying North Atlantic Tropical Cyclone Tracks by Mass Moments 一文，才知道先得计算每个TC track的质心经纬度，以及路径的经向纬向和对角线方向的方差（这五个要素便能描述一个椭圆路径的特征）公式如下 
ri是一个TC在第i个时刻的位置（lon，lat）w（ri）为权重系数，得到的M1是TC路径质心的经纬度 
M2得到的是（x方向的方差，y方向的方差，xy的协方差），这个公式一开始我没看懂，看起来就像在算TC各位置到质心的方差，后来在网上看到以下解释才搞清楚 
图片来自https://cloud.tencent.com/developer/article/2162877，感谢大佬的文章让我恍然大悟。 在python程序中，直接使用模块 from sklearn.cluster import KMeans把n个TC路径的[经度，纬度，经度方差，纬度方差，经纬度协方差]放进 nX5的矩阵中（假设这个矩阵的变量名叫track_paras） k=2 #k是代表一共输出几个聚类 kmeans=KMeans(n_clusters=k, random_state=0) cluster_list=kmeans.fit_predict(tracks_para) print(kmeans.labels_)#kmeans.labels_输出的是矩阵中每个TC路径数据所在的聚类编号 print(cluster_list)#输出结果其实和kmeans.labels_一样，只是kmeans.fit_predict(tracks_para)把值赋给了cluster_list print(tracks_para[np.array(kmeans.labels_)==0])#这样可以输出聚类编号为0的路径的[经度，纬度，经度方差，纬度方差，经纬度协方差]信息聚类分析中对聚类数k的选定尤为重要，少了多了都可能反映不了分布特点，所以引入一个剪影系数（ silhouette coefficient） 
一个聚类的S平均值越大，且S为负数的点数量越少，代表k值选的越好。 在python中使用一下两个模块 from sklearn.metrics import silhouette_score from sklearn.metrics import silhouette_samples silhouette_vals=silhouette_samples(tracks_para,cluster_list,metric='euclidean')silhouette_vals得到的便是每个TC路径的S值，对其进行平均和找出S为负数的TC路径数量，由k=2开始画S平均值和负数数量与k的关系图可找到最适合的k值。 以ibtracs记录的2000-2014年西北太平洋TC为例，处理每个TC路径的[经度，纬度，经度方差，纬度方差，经纬度协方差]数据得到S平均值和负数数量与k的关系图 
可以看出k=2得到的结果比较理想，则用k=2对西北太平洋TC进行聚类分析，得到 |
【本文地址】