基于网约车数据混合聚类的定制公交站点优化
摘要
定制公交作为一种新兴的公交模式，合理的站点设置可在最大程度下吸引更多的出行者选择，进而推动公共交通的优先发展。本文利用anacoda里的python环境对网约车GPS数据进行数据清洗及可视化分析来挖掘乘客出行热点区域，将数据作为定制公交站点设置的依据；结合聚类算法DBSCAN以及K-means两种算法的不足之处，其中利用DBSCAN算法消除噪声数据并聚类出不同类型的簇，结合K-means算法确定各簇中心点得出站点位置。最后以深圳市网约车数据为例进行了分析验证。
关键词
参考
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