基于变色龙算法的共享单车站点聚类研究

为了更好地调度共享单车,提出了一种新的、基于变色龙算法的共享单车站点聚类算法,算法先按照k-近邻思想将站点关联图简化为k-近邻图,并以边割最小原则将图划分成大量子簇;然后,算法按照子簇的相似度不断合并子簇,直到构成指定的聚类数目。详细的实证分析表明:基于变色龙算法的站点聚类分析可以按照不同的聚类数目将站点聚类成不同粒度的聚类,凭借这些聚类可以找出城市中共享单车流动相对封闭的区域(城市小世界特征)。