Clustering as an EDA method: the case of pedestrian directional flow behavior

Given the data of pedestrian trajectories in NTXY format, three clustering methods of K Means, Expectation Maximization (EM) and Affinity Propagation were utilized as Exploratory Data Analysis to find the pattern of pedestrian directional flow behavior. The analysis begins without a prior notion reg...

Full description

Autores:
Teknomo, Kardi
Estuar, Ma. Regina
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2010
Institución:
Universidad de San Buenaventura
Repositorio:
Repositorio USB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/6449
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10819/6449
Palabra clave:
Gaussian Mixture
Directional flow pattern
Pedestrian behavior
Trajectory analysis
Mezcla Gaussiana
Patrón de flujo direccional
Comportamiento peatonal
Análisis de trayectoria
Análisis de datos
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
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description Given the data of pedestrian trajectories in NTXY format, three clustering methods of K Means, Expectation Maximization (EM) and Affinity Propagation were utilized as Exploratory Data Analysis to find the pattern of pedestrian directional flow behavior. The analysis begins without a prior notion regarding the structure of the pattern and it consequentially infers the structure of directional flow pattern. Significant similarities in patterns for both individual and instantaneous walking angles based on EDA method are reported and explained in case studies.
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spelling Comunidad Científica y AcadémicaTeknomo, Kardi2a992d5b-b0df-4eef-8735-d16297e20302-1Estuar, Ma. Regina71ba3708-cfca-4ef9-9c73-15db44c8d911-12018-11-07T14:01:29Z2018-11-07T14:01:29Z20102018-11-06Given the data of pedestrian trajectories in NTXY format, three clustering methods of K Means, Expectation Maximization (EM) and Affinity Propagation were utilized as Exploratory Data Analysis to find the pattern of pedestrian directional flow behavior. The analysis begins without a prior notion regarding the structure of the pattern and it consequentially infers the structure of directional flow pattern. Significant similarities in patterns for both individual and instantaneous walking angles based on EDA method are reported and explained in case studies.Dados los datos de las trayectorias de peatones en formato NTXY, se utilizaron tres métodos de agrupación de K Means, Expectation Maximization (EM) y Affinity Propagation como análisis de datos exploratorios para encontrar el patrón de comportamiento del flujo direccional del peatón. El análisis comienza sin una noción previa con respecto a la estructura del patrón y, por consiguiente, infiere la estructura del patrón de flujo direccional. Similitudes significativas en los patrones para los ángulos de marcha tanto individuales como instantáneos basados ​​en el método EDA se informan y explican en los estudios de casos.pdf14 páginasRecurso en lineaapplication/pdfTeknomo, K., & Estuar, M. R. (2010). Clustering as an EDA method: the case of pedestrian directional flow behavior. International Journal of Psychological Research, 3(1), 23–36. https://doi.org/10.21500/20112084.8202011-7922http://hdl.handle.net/10819/6449spaEditorial BonaventurianaPsicologíaMedellínhttp://dx.doi.org/10.21500/20112084.820Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaPor medio de este formato manifiesto mi voluntad de AUTORIZAR a la Universidad de San Buenaventura, Sede Bogotá, Seccionales Medellín, Cali y Cartagena, la difusión en texto completo de manera gratuita y por tiempo indefinido en la Biblioteca Digital Universidad de San Buenaventura, el documento académico-investigativo objeto de la presente autorización, con fines estrictamente educativos, científicos y culturales, en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión Andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995 y demás normas generales sobre derechos de autor. Como autor manifiesto que el presente documento académico-investigativo es original y se realiza sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto, la obra es de mi exclusiva autora y poseo la titularidad sobre la misma. La Universidad de San Buenaventura no será responsable de ninguna utilización indebida del documento por parte de terceros y será exclusivamente mi responsabilidad atender personalmente cualquier reclamación que pueda presentarse a la Universidad. Autorizo a la Biblioteca Digital de la Universidad de San Buenaventura convertir el documento al formato que el repositorio lo requiera (impreso, digital, electrónico o cualquier otro conocido o por conocer) o con fines de preservación digital. Esta autorización no implica renuncia a la facultad que tengo de publicar posteriormente la obra, en forma total o parcial, por lo cual podrá, dando aviso por escrito con no menos de un mes de antelación, solicitar que el documento deje de estar disponible para el público en la Biblioteca Digital de la Universidad de San Buenaventura, así mismo, cuando se requiera por razones legales y/o reglas del editor de una revista.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2International Journal of Psychological ResearchUniversidad de San Buenaventura - MedellínBiblioteca Digital Universidad de San BuenaventuraGaussian MixtureDirectional flow patternPedestrian behaviorTrajectory analysisMezcla GaussianaPatrón de flujo direccionalComportamiento peatonalAnálisis de trayectoriaAnálisis de datosClustering as an EDA method: the case of pedestrian directional flow behaviorLa agrupación como un método EDA: el caso del comportamiento del flujo direccional de peatonesArtículo de revistaArtículoinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1PublicationORIGINALClustering_Method_Pedestrian_Teknomo_2010.pdfClustering_Method_Pedestrian_Teknomo_2010.pdfapplication/pdf888050https://bibliotecadigital.usb.edu.co/bitstreams/5e4e8fe8-e38a-4c5c-a3f1-548575910e59/download8b77c951e10468dc9413e7478571924aMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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