【摘 要】
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为解决城市低收入人群缺乏系统划分标准的问题,从个人属性、居住地属性、交通属性3 个维度选取可量化的居住与交通环境评价指标,结合因子分析和聚类分析方法,建立基于居住交通环境的低收入人群细分模型。以重庆市主城区居民为例,对选定指标进行主成分分析并提取公共因子,得到收入水平因子、消费水平因子、交通环境因子3 个公共因子得分,应用K-means 聚类算法将6646 个居民聚类为10 类,其中73%的样本居
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为解决城市低收入人群缺乏系统划分标准的问题,从个人属性、居住地属性、交通属性3 个维度选取可量化的居住与交通环境评价指标,结合因子分析和聚类分析方法,建立基于居住交通环境的低收入人群细分模型。以重庆市主城区居民为例,对选定指标进行主成分分析并提取公共因子,得到收入水平因子、消费水平因子、交通环境因子3 个公共因子得分,应用K-means 聚类算法将6646 个居民聚类为10 类,其中73%的样本居民被划分为低收入人群,与传统的等分法划分结果存在一定差异,表明依据居住交通环境划分低收入人群占比增加,等分法的中等收入人群居住交通环境水平较低。
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