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摘要
摘要
随着我国城市轨道交通的快速发展，客流数据研究需要处理的数据规模巨
大，且类型多样，得益于计算机技术的不断发展，在面对急剧增加的客流数据
时能够有效的对其进行采集和储存。本文通过Python技术对城市轨道客流数据
进行挖掘分析，进而获取其背后隐藏的时间和空间特性，并通过可视化软件将
客流数据以图表的形式呈现。构建了城市轨道交通车站聚类模型，将不同类别
的车站进行了精细化分类，并结合相似性分析给定的不同时间粒度对
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