Canopy和K-means聚类算法在公交IC卡数据分析中的应用研究

摘要：

通过收集南通市市区公交线路名称和站点名称,在不依赖GPS定位数据的基础上,采用Canopy和K-means聚类算法分析乘客上车时间序列,从而建立乘客上车站点的理论模型,并在Hadoop平台上用MapReduce框架实现算法的并行化.最后,以南通公交IC刷卡记录为例,用Canopy算法和K-means算法对IC卡刷卡记录进行分析.实验表明,在Hadoop平台,用Canopy和K-means算法分析公交IC卡数据运行稳定、可靠,具有很好的聚类效果.

关键词：IC卡、Canopy、K-means、聚类

所属期刊栏目：16

资助基金：南通市科技资助项目;项目名称:BP神经网络技术在智能公交IC卡中的应用研究;项目MS12017026-4

在线出版日期：2019-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：125-128