李婷婷

（河北省石家庄铁道大学，河北 石家庄 050043）

关键字：K均值聚类；Matlab；SPSS；多元线性拟合

一、简介

目前公交车已经成为人们出行的主要方式，以往不方便之处是需要准备零钱，便于投币。现如今，手机支付越来越发达，在公交车上也可以利用手机进行支付。

我们通过建立乘车人的出行支付特征的分析模型，并用我们建立好的数学模型对第三方支付平台的收支与盈利情况，并由此描述公交车与支付平台结合的收益情况。

二、研究背景

所研究的相关数据包括上次乘车时间，本次乘车时间，乘车方式，本月累计公交出行次数，本月累计地铁出行次数，本月累计出现总次数等6个可用数据项，通过这几项指标确定用户支付特征是远远不够的，在确定用户支付特征的过程中，不仅需要考虑乘车时间以及支付方式，还需要计算出或者考虑到一些潜在的影响因素，如乘车间隔，乘车地点，机器故障率等因素综合考虑，才能得出合理的用户支付特征。综合以上因素，通过从局部的每天到整体的每月，都对通过取样得到的n个人的所有的乘车记录进行分析，计算或者提取出这n个人的每次乘车时间，乘车时间间隔，乘车地点，乘车支付方式，乘车次数，机器故障率等5个因素，对这5个因素进行分析得出结论。

三、模型建立与分析

（一）数据预处理

首先对明显异常数据进行排查，例如上次刷卡时间大于本次刷卡时间，BUSTYPE数据项不为0或者1，刷卡时间为0001-1-1的乘车记录，这都是无法计算数据；……