《表5 模型结果：基于主成分-TwoStep聚类的公交电子站牌需求分析模型》

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《基于主成分-TwoStep聚类的公交电子站牌需求分析模型》

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通过主成分分析转换获得的5个主成分作为下一阶段TwoStep聚类算法的输入，经过聚类算法后获得结果见表5。由表5可知，使用TwoStep聚类算法，根据算法自动确定聚类数量后共产生5个类簇。其中数目最小的1类Cluster-1有77个站点记录，最多的一类Cluster-5有959个站点。第3列主成分综合得分为主成分分析结果相应的因子得分乘以相应的方差的算术平方根获得的，综合得分越高表明该公交站点建立公交电子站牌的需求也就越大，表中每一个值对应该类簇的均值。站点主成分综合得分均值辅助验证了聚类效果。第4列优度是一种测量聚类内聚性和分离性的指标（优度介于-1～0.2之间表明聚类效果差，0.2～0.5表明效果中，0.5～1表明效果良）。