《表4 各点方差平均值：客运枢纽“人群迷路区”的快速识别与优化——以北京南站为例》

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《客运枢纽“人群迷路区”的快速识别与优化——以北京南站为例》

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应用基于机器深度学习的C4.5算法，将每一个区域的数据进行挖掘与分类（其算法的网络架构如图9所示）后提取该区域的特征值（特征值表如表4所示），再根据上述的实地调查结果，将人群迷路区分为四大类：A类为单纯人流聚集区；B类为因标识不足而引发的人群迷路区；C类为因标识过于复杂而引发的人群迷路区；D类为因商业设施或障碍物遮挡而引发的人群迷路区。