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- [7] A new cluster-validity for fuzzy clustering[J]. PATTERN RECOGNITION, 1999, 32 (07) : 1089 - 1097Zahid, NLimouri, NEssaid, A
基于PCA-聚类分析的高铁旅客购票行为特性研究
被引：10
作者：
刘帆洨
[1
,2
]
彭其渊
[1
,2
]
梁宏斌
[1
]
傅志坚
[1
]
张斌
[1
]
机构：
[1] 西南交通大学交通运输与物流学院
[2] 西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室
来源：
关键词：
铁路运输;
购票行为;
主成分分析;
模糊C均值;
双重聚类;
购票旅客;
D O I：
10.16097/j.cnki.1009-6744.2017.06.019
中图分类号：
U293.22 [];
学科分类号：
摘要：
铁路运输中旅客购票行为是铁路客运运营策略制定的重要基础.旅客购票行为直接影响着列车能力的占用过程,是铁路客运票额组织的重要依据.根据贵阳—广州高速铁路的旅客购票统计数据,以高铁购票旅客为样本,运用主成分分析法购票行为的特征属性进行综合分析,获得购票行为中重要特征变量.结合单次购票强度提出基于模糊C均值的双重聚类算法,对购票旅客进行聚类,并利用模糊聚类有效性指标Xie-beni和分离系数法确定最佳聚类数.结果表明,高铁旅客购票行为的关键特性为单次出行旅客人数、购票提前天数、出行OD城市人均GDP和购票渠道;不同旅客类型的购票行为有明显特性.
引用
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页码：126 / 132
页数：7
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