### 使用Python进行空气质量危害因素的数据分析 #### 数据准备与预处理 对于空气质量危害因素的分析，数据集的质量至关重要。给定的数据集中共有12个维度，518条记录[^3]。由于这些数据由官方整理而成，因此信息相对完整，无需执行额外的数据填充工作。 为了便于后续分析，在开始之前应当先加载必要的Python库： ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.cluster import KMeans import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt ``` 接着读取并初步探索数据集： ```python df = pd.read_csv('air_quality_data.csv') print(df.head()) print(df.describe()) ``` #### 特征工程与可视化 通过计算各特征与`Health_Risk_Score`的相关系数来识别哪些变量最能反映空气污染对人体健康的潜在威胁[^2]： ```python data_corr = df.corr()['Health_Risk_Score'].sort_values(ascending=False) indices = data_corr.index.tolist() labels = [] correlation_scores = [] for index in range(1, len(indices)): if data_corr[index] > -1: labels.append(indices[index]) correlation_scores.append(data_corr.iloc[index]) sns.barplot(x=correlation_scores, y=labels, palette='cool') plt.title('Feature Correlations with Health Risk Score') plt.show() ``` 此部分代码绘制了一个柱状图展示各个属性同健康风险评分间的线性关系强度，有助于直观理解不同污染物浓度变化如何影响人类健康状况。 #### 应用机器学习模型 考虑到实际应用场景中的复杂性和多变性，可以采用无监督聚类算法如K-Means来进行模式发现。这里选择前100条样本作为训练集以简化运算过程： ```python X = df[['PM2_5', 'Ozone']].iloc[:100].values # 假设选取两个主要指标为例 scaler = StandardScaler().fit(X) scaled_X = scaler.transform(X) kmeans = KMeans(n_clusters=3).fit(scaled_X) centroids = kmeans.cluster_centers_ plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_.astype(float), s=50, alpha=0.5) plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], marker='*', s=300, color='red') plt.xlabel('Scaled PM2.5 Levels') plt.ylabel('Scaled Ozone Concentration') plt.title('Clustering of Air Quality Data Points Using K-Means Algorithm') plt.show() ``` 上述脚本实现了对选定两维特征空间内的点实施分类，并图形化展示了三个簇中心的位置分布情况。