聚类分析在城市客流聚集风险分析中的应用

• 作者: 张嘉成 杜渂
• 来源期刊: 电信快报
• 关键词: 客流分级 K-Means K-Mediods DBSCAN GMM
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 智慧应急
• 页码范围: 25-30
• 页数: 6页
• 字数: 4535字
• 语种: 中文

摘要

通过聚类分析对城市重点区域的海量客流历史数据进行数据挖掘,对每个区域的多维客流数据进行融合处理,并分别建立聚类模型K-Means(k均值聚类)、K-Mediods(k中心点聚类)、DBSCAN(具有噪声的基于密度的空间聚类)和GMM(高斯混合聚类),通过PCA降维方法将每个聚类模型的结果可视化为二维图.通过分析比较发现,K-Mediods聚类效果较好,适用于对本重点区域的客流数据建立分级标准.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜渂		18	39	4.0	4.0
2	张嘉成		4	8	2.0	2.0