在轨道交通领域，站点分类研究有助于深入理解不同类型的站点客流规律、周边土地利用情况以及站点的发展趋势。这份研究报告使用了自动售检票系统（AFC）数据挖掘技术对轨道交通站点进行分类研究。AFC系统能够精确记录乘客的进出站运输活动，为分析提供了基础数据支持。AFC数据中包含了站点编号、站点名称、每个小时进出站人数等信息，这些数据能够反映出站点的客流特征和运营规律。
研究采用的方法包括主成分分析、聚类分析、多元线性回归等。主成分分析（PCA）用以从多个相关变量中提取出少数几个相互独立的新变量，并尽可能多地反映出原变量包含的信息，以降低数据维度和复杂性。聚类分析则用于根据数据的内在关系对站点进行类别划分，以突出变量的特点。多元线性回归则被用于定量分析站点类别与周围环境（如用地属性）之间的关系，这种方法能够解释和量化站点类别与用地属性之间的相互影响。
在对轨道交通站点进行分类时，首先需要确定分类的数量，然后采用k-means聚类算法对站点进行类别划分。k-means聚类算法是一种迭代算法，通过不断调整聚类中心，使得聚类结果中同一类别的点的相似度最大，不同类别之间的点的相似度最小。这种方法简单有效，是进行数据分组的常用方法之一。
数据处理方面，将AFC数据转换为二维矩阵形式，每行代表一个站点，列则代表客流量等变量。由于轨道交通站点的客流量日变化明显，因此需要对变量进行标准化处理，以减少因不同站点日客流量差异大导致的分析偏差。例如，使用每小时的客流量与当天总客流量的小时比率来代替原始的客流量数据进行标准化处理。
数据集涵盖了苏州轨道交通系统的实际运营数据，苏州作为江苏省重要的中心城市，其轨道交通线路和站点是长三角城市群的关键组成部分。研究中收集的数据覆盖了苏州市轨道交通各站点的详细信息，包括站点编号、名称、进出站人数等，同时结合了苏州市轨道交通站点周边地区的土地利用现状数据，对站点进行分类研究。
在研究中，作者强调了数据挖掘技术在轨道交通站点分类研究中的作用和重要性。通过数据挖掘，可以更好地理解城市轨道交通站点的客流规律和周边土地利用情况，为轨道交通站点的规划与建设、运营策略制定及城市交通管理提供科学依据。
这份研究报告通过数据挖掘方法对轨道交通站点进行分类研究，不仅揭示了站点分类的重要性，还展示了如何利用AFC系统数据进行深入分析，并利用各种数据分析技术（如PCA和k-means聚类算法）对站点进行科学分类，为轨道交通站点的深入研究和城市交通规划提供了有效的参考。
