[分享] 依人流變化替捷運站點分類

[unhumanWu (阿文)]

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回顧

上一篇和大家介紹政府公開資料的捷運分時資料，

並將各站點周一到周日各小時的人流資訊透過熱圖(heatmap)來呈現，

並拿旅次輛前三名的台北車站、西門、市政府以及比較特別的動物園站來做說明。

可以發現有些站點的人流模式相似、有些卻差距甚大。

那麼有沒有方法可以透過這些人流變化的資料將站點做分類?

這一篇將使用K-means Clustering來替全部108個站點的進、出站的人流資料做分類。

https://imgur.com/2SQLXcd


K-means Clustering

K-means Clustering (K平均演算法)，是屬於非監督式機器學習的一種演算法。

它可以替一組資料做快速分類(可以參考wiki或這裡)。

以我們的例子來說，可以替我們將108站的捷運的人流資料依照變化模式分成不同的類別

本篇將會以下面的流程來操作:

1. 將108個站點的進站人流分成4個類別(ex:進站分類0,1,2,3)

2. 將108個站點的出站人流分成4個類別(ex:出站分類0,1,2,3)

3. 依照各站的進、出站類別進行分類，產生最終的站點分類(ex: 0_0,1_2…)，再給予新

的代號(A,B,C)

https://imgur.com/YZcf7XZ


分類結果

進站

由於台北捷運各站點人流的實際數值差距甚大(台北車站每日30多萬人 vs 動物園1.4萬人)，

所以進行K-means分析前先將全部人流資料進行標準化(min max normalization)，故

以下流量值為各站對各站最大值的比例，非實際數值。

先從進站來看，藍色實線是每個分類(cluster)內，站點的人流平均變化；淡灰色是該分

類全部站點。

https://imgur.com/rTfodlM

如上圖所示，分類1(右上)平日尖峰出現在上班時刻，其他時段包含假日皆少於0.4；

分類3(右下)則是相反的類型，平日高峰出現在下班時間，其他時間包含假日皆少於0.4。

分類0(左上)的平日尖峰出現在下班時間，同時上班時間也有超過0.5的水準(1.0 vs 0.5)

假日的尖峰出現在下午時段，達0.7左右；

分類2(左下)相較於分類0(左上)，高峰較為平均的出現在上下班時間(1 vs 0.7)，

但是假日人潮相對較少，最高約0.5左右，但仍高於分類1(右上)和分類3(右下)。


進站的分類結果如下:

https://imgur.com/3YdZZGa

https://imgur.com/byd4pfs

https://imgur.com/sRE24tu

https://imgur.com/X0QBDLn


0: 上下班尖峰+假日，包含西門、台北車站、忠孝新生、忠孝復興、忠孝敦化、

國父紀念館、市政府、松山機場、劍南路、公館、台電大樓、中正紀念堂、

中山、古亭、東門、大安森林公園、雙連、劍潭、士林及新北投共20站。


1: 上班尖峰 ，包含頂埔、永寧、土城、海山、亞東醫院、府中、新埔、

江子翠、木柵、萬芳社區、萬芳醫院、辛亥、麟光、文德、內湖、大湖公園、

葫洲、東湖、新店、新店區公所、七張、小碧潭、萬隆、南勢角、景安、

永安市場、頂溪、台北橋、菜寮、三重、頭前莊、新莊、丹鳳、迴龍、

三重國小、三和國中、徐匯中學、三民高中、蘆洲、明德、唭哩岸、

北投、復興崗、竹圍及紅樹林等45站。


2: 上下班尖峰 ，包含板橋、龍山寺、永春、後山埤、南港、南港展覽館、

動物園、六張犁、科技大樓、大直、大坪林、景美、松山、大橋頭、輔大、

圓山、芝山、石牌、奇岩、忠義、關渡、淡水共22個站。


3: 下班尖峰，包含善導寺、昆陽、中山國中、西湖、港墘、南港軟體園區、

小南門、北門、南京復興、台北小巨蛋、南京三民、松江南京、行天宮、

中山國小、民權西路、先嗇宮、象山、台北101/世貿、信義安和、大安、

台大醫院等21個站點。


若將分類結果呈現於地圖上，

可以發現進站人潮出現在平日上下班和假日(進站上下班+假日，分類0)

的站點全部位於台北市且主要集中在台北市中心區，

包含板南線西門站往市政府站的大部分站點；

松山新店線從公館站到中山站大部分站點；

淡水信義線在本類站點包含大安、東門、劍潭、士林及新北投；

文湖線有劍南路及松山機場2站。

https://imgur.com/WjcA4sn


進站人潮出現在下班時刻(進站下班尖峰，分類3)的站點，如下圖右所示，

主要出現在台北市區內、板南線以外的大部分站點，

以及文湖線的港乾、溪湖及南港軟體園區3站；

中和蘆洲線的先嗇宮站是本類別唯一出現在新北市的站點。


進站人潮出現在上班時刻(進站上班尖峰，分類1)的站點，如下圖中所示，

主要分布在離市中心較遠的地區，淡水信義線出現在明德站以北；

中和蘆洲線出現在台北橋站以西、頂溪站以南；

板南線出現在江子翠以西；

文湖線出現在麟光站以南以及文德站到東湖站等5站之間。

https://imgur.com/kiRInKR

https://imgur.com/v3ZMfvq

https://imgur.com/kLjtWET

屬於上下班時段皆出現人潮的站點傾向於出現在前2類(上班尖峰及下班尖峰)

的交界區域，如上圖左所示，大橋頭、龍山寺、科技大樓及六張犁屬於此類；

或是出現於終點站，如淡水、松山、動物園；

或是其他類型，

如輔大站、板橋站、圓山站、大直站以及芝山站以北的5站，整體上來看較無明顯的脈絡。



出站

出站的部分，如下圖所示，

分類1(右上)和分類2(左下)為相對的兩種類型，

一個尖峰時間出現在下班時刻(分類1)，

一個在上班時刻，比較不一樣的是在假日的部分，

高峰出現在下班時刻的分類1在假日的下午仍有一段高峰出現(約0.5)，

而高峰出現在上班時刻的分類2在假日只有在中午有稍微熱絡一些(約0.3)。


分類0(左上)和分類3(右下)在平日的上下班皆出現高峰，

分類0最大值在下班時刻，上班時刻約為0.6、假日最高約0.5~0.6；

分類3在平日的高峰更平均的分配在上下班時間，

假日的部分最高超過0.6，比分類0更為熱絡。

https://imgur.com/sD1wTvU



出站類型結果如下:

0:上下班尖峰， 包含頂埔、永寧、板橋、龍山寺、永春、後山埤、南港、木柵、

六張犁、大直、文德、新店、七張、大坪林、景美、台電大樓、松山、大橋頭、

三重、頭前莊、輔大、劍潭、芝山、明德、石牌、唭哩岸、北投、復興崗、

紅樹林及淡水等30個點。


1: 下班尖峰，包含土城、海山、亞東醫院、府中、新埔、江子翠、萬芳社區、

萬芳醫院、辛亥、麟光、內湖、大湖公園、葫洲、東湖、新店區公所、小碧潭、

萬隆、南勢角、景安、永安市場、頂溪、台北橋、菜寮、新莊、丹鳳、迴龍、

三重國小、三和國中、徐匯中學、三民高中、蘆洲及竹圍等32個站。


2: 上班尖峰 ，包含善導寺、國父紀念館、市政府、昆陽、南港展覽館、

科技大樓、中山國中、西湖、港墘、南港軟體園區、中正紀念堂、小南門、

北門、南京復興、台北小巨蛋、南京三民、松江南京、行天宮、中山國小、

民權西路、先嗇宮、象山、台北101/世貿、信義安和、大安、台大醫院、

雙連、奇岩、忠義及關渡共30個站點。


3: 上下班尖峰+假日 ，包含西門、台北車站、忠孝新生、忠孝復興、

忠孝敦化、動物園、松山機場、劍南路、公館、中山、古亭、東門、

大安森林公園、圓山、士林、新北投等16個站。

https://imgur.com/ufDzRvd

https://imgur.com/vHBj96q

https://imgur.com/2KPAGcY

https://imgur.com/dZ6Ld7l


若將分類結果呈現於地圖上，

可以發現出站人潮出現在平日上下班和假日(出站上下班+假日，分類3)

的站點全部位於台北市。

主要出現在市中心區域，市區北側的站點有圓山、士林、及新北投3站；

文湖線有松山機場及劍南路2站；市區南側有公館站及動物園2站。

https://imgur.com/C0TTDkj


出站人潮出現在下班時刻(出站下班尖峰，分類1)的站點，如下圖右所示，

主要出現在新北市，中和蘆洲線出現在台北橋站以西、頂溪站以南；

板南線出現在江子翠站以南；松山新店線在萬隆站以南；

文湖線出現在麟光站以南以及內湖到東湖之間的4站。


出站人潮出現在上班時刻(出站下班尖峰，分類2)的站點，如下圖中所示，

主要集中出現在台北市區，北側有關渡、忠義及奇岩3站；

文湖線有港乾、西湖、南港軟體園區及南港展覽館4站。

先嗇宮站為本類唯一位在新北市的站點。

https://imgur.com/FTzPuvh

https://imgur.com/Tcj6Cn6

https://imgur.com/Oj6DAPz

上下班時段皆出現出站人潮的站點(上班尖峰及下班尖峰，分類0)位置如上圖左所示，

如同進站的上下班尖峰，傾向於分布在市中心以外的地區，

此外單從捷運資料來看並無明顯脈絡可循。


彙整

最後將4種進站分類和4種出站分類兩兩結合後，產生的9種組合，

再依人流出現時間分成居住、工作以及假日休閒3個面向，結果如下表:

https://imgur.com/UZRJxsu


將各分類站點呈現於地圖上:

https://imgur.com/vMVaH1Z

https://imgur.com/TtlqPQx

https://imgur.com/DDB7gFW

https://imgur.com/huHFPvP

#將石牌站修正為明德站(感謝Tudo11927指正)
https://imgur.com/gHHKhrC

https://imgur.com/1RbnZFa

https://imgur.com/NbLHNy6

https://imgur.com/RdhWIjz

https://imgur.com/djq1LF0


關於"D類變形"

由"上下班尖峰"以及"上下班尖峰+假日"組合成的G類及H類的車站共有4站，

分別為動物園、圓山、劍潭及台電大樓。

先來看H類的台電大樓及劍潭2站，

下面將人流變化以熱圖及折線圖2種方式來呈現(下圖左、中)，

並和D類的西門站(下圖右)做比較:

https://imgur.com/5zjHh9V

https://imgur.com/oNhcvW7

https://imgur.com/z0QRDfA


可以發現2站在假日的進出人流皆高於該分類平均水準，

劍潭站甚至為最大值。若將該2站與屬於D類的站點做比較，

可以發現其人流變化其實是相似的，熱門時段同樣出現在上下班時間，

且假日也有一定的人流。


再來看G類的動物園及圓山:

https://imgur.com/A1PQ22V

https://imgur.com/wz7Ypoc

可以發現圓山站的模式與D類站點也是類似的；但是動物園卻整個長歪。


小結

本篇將各捷運站點的分時人流資料切成進、出站2類，

並透過K-means Clustering將這2類資料各分成4個分類，

最後再將各站點的進、出站分類兩兩組合後，共產生9種分類，

而這9種分類可以進一步歸納為工作、居住以及假日休閒3種面相。


不過在觀察各分類站點的人流變化後發現，

G類及H類站點中的台電大樓、劍潭以及圓山，其人流變化與D類其實是相似的，

故將其歸納為D類的變形；而動物園則是在台北捷運108站中，

真正與眾不同(歪掉)的類型。


9種分類分布圖:

https://imgur.com/xI6rShR




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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 220.136.55.174
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推 kuso10582: 厲害...
推 mattc123456c: 動物園站本來就是為動物園而蓋，會特別歪好像也是當
→ mattc123456c: 然的事
→ hicker: 不錯的分析
推 Stan6003: 推
推 ping0107: 推
推 hansopp: 太強了 這是論文初稿吧
推 omkizo: 論文等級的東西……
推 charlie0505: 推
推 u8572535: 有意思的分析
推 ghan: 推
推 shter: 南港跟南港展覽館是上下班尖峰，南軟是下班尖峰!?
→ shter: 永寧跟頂埔是居住大於工作，南港展覽館則是工作大於居住
→ shter: 板南線的兩端轉乘站看起來模式不一樣
推 Cascadia: 推
→ Cascadia: 南港應該是台高鐵的轉乘人潮，才導致上班時間進站人數多
推 dogluckyno1: 推推  分析的很有趣
推 su31tak: 推，太猛了
推 Metro123Star: 推
推 Tudo11927: 推
推 kewang: 推論文！
推 Tudo11927: https://imgur.com/5jvl8Lt  這張的明德誤植為石牌了
感謝提醒，已修正!
※ 編輯: unhumanWu (220.136.55.174), 12/15/2018 20:58:47
推 shieldsky: 好專業！方便請問是用什麼程式去做分析的嗎？
推 jh961202: 樓主484主修BigData？
推 MarcoChieh: 港"墘" 音同前
推 PHb787: 推專業分析
推 harry9277180: 推
推 c3035281: 居然在這邊看到k-means哈哈哈
推 kkStBvasut: 輔大是因為同時有當地人上下班&學生上下課兩種反方向
→ kkStBvasut: 的運次吧
推 kkStBvasut: 動物園站也分的到一點點政大的運量(轉236)
推 vollenca: 大推專業分析文
推 heremattis: 專業分析文！
推 kenliu100: 運輸年會應該投稿了吧XD
推 Tudo11927: https://imgur.com/TtlqPQx  幫Macro大補圖
→ Tudo11927:                                     港乾(X) 港墘(O)
推 taipeiguyptt: 之前上課做過簡單分類，大大這個詳細很多
推 darice816: 三重站可能與機捷轉乘比較相關(?)
推 abc480528: 推啊
推 short0909: 推
推 treasuredady: 推分析
→ treasuredady: 機車教授：區分完之後，然後呢？要做什麼
推 hicker: 研究的樂趣就在於無所為而為
→ hicker: 即便是自得其樂 也是樂趣
推 kutkin: 也不算機車 就不知道這應用性
推 kutkin: 有些站會整天都有人因為他是捷運公車轉運
推 crazyplayer: 狂
推 sbtiagr: 推 這個其實很有價值 可以理解台北的空間分布
推 j1992624: 朝聖
推 vercetti: 我看了什麼…
推 lina7inverse: 絕對不只是個推啊啊啊
推 kevinheyo: 先嗇宮是因為湯城吧