给定一个地理位置数据集，在python中对它们进行聚类和可视化的最佳方式是什么？

import pandas as pd
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans

# 1. 数据预处理
data = pd.read_csv('geolocation_dataset.csv')
# 进行数据清洗和处理...

# 2. 地理位置数据转换
geometry = gpd.points_from_xy(data['longitude'], data['latitude'])
gdf = gpd.GeoDataFrame(data, geometry=geometry)

# 3. 聚类分析
kmeans = KMeans(n_clusters=5)
clusters = kmeans.fit_predict(gdf[['longitude', 'latitude']])

# 4. 可视化
gdf['cluster'] = clusters
gdf.plot(column='cluster', categorical=True, legend=True)
plt.show()

# 5. 结果解释
# 根据聚类结果进行解释和分析...