交通运输数据技术作业五——基于共享单车出行数据的聚类分析

简介：
本作业聚焦于应用聚类算法解析共享单车使用模式，通过深入分析特定城市的数据集，旨在识别并分类用户出行行为特征。 背景聚类分析是一种常用的数据分析方法，可以帮助我们发现数据集中的模式和群组。对于基于共享单车出行数据的交通运输数据分析技术来说，聚类分析可以有助于理解用户行为、优化车辆调度以及改善交通规划等方面。 在进行这类分析时，首先需要对原始数据进行预处理以确保不同特征具有相同的量纲。下面是一个使用R语言加载并查看共享单车出行数据的例子： ```r library(tidyverse) data <- read.csv(obike_1.csv) ``` 根据提供的共享单车出行数据的结构信息，“obike”是一个包含16386行和7列的数据框对象。每列的具体含义如下： - `bike.ID`: 车辆ID，表示共享单车的唯一标识符，为整数类型（int）。 - `otime`: 出发时间，记录了共享单车出发时的日期与时间信息，数据格式为字符型（chr）。 - `olgt`: O点经度，指代起始地点所在的地理坐标中的经度数值部分，以数字形式存储（num）。 - `olat`: O点纬度，表示起点位置对应的纬度值，同样采用数值类型进行记录（num）。 - `dlgt`: D点经度，代表目的地的地理位置中关于东/西方向的具体定位信息，在数据集中表现为一个实数字段（num）。 - `dlat`: D点纬度，则是用户骑行共享单车到达的目的地在南北维度上的坐标值，以数值形式存储于数据库内。