《表4 主成分矩阵:一种改进K-means模型的城市轨道交通突发事件分级方法》
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《一种改进K-means模型的城市轨道交通突发事件分级方法》
其次,对原始数据进行主成分分析,得到各成分的方差及累积方差,如表3所示,其中前4个主成分的累积方差达到80%以上,可替代原始8个特征量.提取得到前4个主成分的成分矩阵,如表4所示.
图表编号 | XD0081069600 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.06.01 |
作者 | 郑宣传、魏运、秦勇、王铭铭、陈明钿、赵华伟 |
绘制单位 | 北京城建设计发展集团股份有限公司、城市轨道交通绿色与安全建造技术国家工程实验室、北京城建设计发展集团股份有限公司、城市轨道交通绿色与安全建造技术国家工程实验室、北京交通大学交通运输学院、北京交通大学交通运输学院、北京城建设计发展集团股份有限公司、城市轨道交通绿色与安全建造技术国家工程实验室、北京城建设计发展集团股份有限公司 |
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