出版日期：2017-12-07 00:00:00

著者：董啟崇; 許峰銓

會議名稱：中華民國106年學術論文研討會

會議地點：台灣台北

摘要：進行旅運行為分析時，市場區隔法是常被使用的方法之一，其目的在於將性 質相近的決策者歸為同一類，藉由分類的方式減少資料的複雜度，並強化屬於不 同類別的資料間之差異，使得屬於同一類的決策者有較高的同質性，並且跟其他 類別者有較多差異。要執行市場區隔法時即需要使用到分群方法，分群方法可以 由分析者根據先驗知識假設不同群間之差異，也可經由數學或統計方法之演算得 出分群結果，但過往研究使用分群方法多以輔助建模為主，少有針對不同分群方 法之分群結果進行討論。本研究以國道五號小客車使用者為對象運用三個具不同 分群方法，包括 K-means、隨機森林以及潛在類別模式進行集群分析，並比較分 群結果差異，結果顯示即使三個分群方法之最適分群數不盡相同，總體上皆會將 18-29 歲之學生與年輕族群和其他族群區隔開，且 18-29 歲族群在充分理解大眾 運輸服務場站與路網後，願意轉移至大眾運輸工具之比例較其他族群高；此外， 不同分群方法之分群結果會有部分特性接近或重疊的情形。

關鍵字：分群法;k-means;隨機森林;潛在類別模式

語言：zh_TW

會議性質：國際

校內研討會地點：無

研討會時間：20171207~20171208

國別：TWN

出處：中華民國106年學術論文研討會論文集第三冊第1至27頁