TY -的A2 Naranjo何塞•e . AU -萨哈拉杰卜·盟,塔里克Mosammat Tahnin AU -哈迪,默罕默德盟——小燕PY - 2019 DA - 2019/12/30 TI -模式识别使用聚类分析来支持交通系统管理,操作,和建模SP - 1628417六世- 2019 AB -近年来越来越有兴趣使用聚类分析的交通模式识别的代表支持交通系统运营和管理的交通状况(TSMO);一体化走廊管理;和分析,建模和仿真(AMS)。然而,有限的信息来支持机构的选择最合适的聚类技术(s),相关参数,最优数量的集群,集群分析结果,并选择代表每个集群的观察。本文探讨并比较了使用现有的聚类方法对交通模式识别,考虑上面的。,这些方法包括k - means, K-prototypes K-medoids四分层方法的变化,结合主成分分析与k - means混合数据(PCAmix)。在这些方法中,K-prototypes和k - means电脑产生最好的结果。本文关于开展提供建议和利用聚类分析的结果。SN - 0197 - 6729你2019/1628417 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2019/1628417——摩根富林明-杂志的先进运输PB - Hindawi KW - ER