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龙图腾网获悉东风汽车集团股份有限公司申请的专利一种基于聚类与因子分析模型的客群分类方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116956163B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311071186.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于聚类与因子分析模型的客群分类方法及装置是由陈紫曦;李萍;林跃;乐阳设计研发完成，并于2023-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于聚类与因子分析模型的客群分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于聚类与因子分析模型的客群分类方法及装置，涉及数据分析处理领域，该方法包括将大数据平台接入T‑BOX以接收T‑BOX上传的车联网数据，并对接收的车联网数据进行清洗处理；基于车联网数据对车辆的每个行程进行划分，提取得到常驻地特征，并得到用于描述驾驶习惯的多个初步特征指标；对初步特征指标进行充分性检验，并待检验通过后对初步特征指标进行降维处理，保留预设个数的初步特征指标；将保留的初步特征指标与驾驶相关主要因子进行融合，对融合后的驾驶相关主要因子进行K‑Means聚类处理，以形成客群标签。本发明能够准确实现客群分类，避免分类偏差。

本发明授权一种基于聚类与因子分析模型的客群分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于聚类与因子分析模型的客群分类方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 将大数据平台接入T-BOX以接收T-BOX上传的车联网数据，并对接收的车联网数据进行清洗处理； 基于车联网数据对车辆的每个行程进行划分，提取得到常驻地特征，并得到用于描述驾驶习惯的多个初步特征指标； 对初步特征指标进行充分性检验，并待检验通过后对初步特征指标进行降维处理，保留预设个数的初步特征指标； 将保留的初步特征指标与驾驶相关主要因子进行融合，对融合后的驾驶相关主要因子进行K-Means聚类处理，以形成客群标签； 其中，所述对初步特征指标进行充分性检验，具体步骤包括： 对初步特征指标进行标准化和缺失值填充处理； 在相关系数矩阵中利用pearson系数判定初步特征指标的相关性； 进行相关系数矩阵检验，若KMO大于设定值，则对初步特征指标充分性检验通过，可采用因子分析对初步特征指标进行降维处理，反之则检验不通过； 其中，所述对初步特征指标进行降维处理，保留预设个数的初步特征指标，具体步骤包括： 将初步特征指标设为特征值，并进行特征比重的求解； 根据特征比重由大至小顺序对特征值进行排序，获取特征比重大于预设百分数的前n个特征值，构成因子载荷矩阵； 在因子载荷矩阵中筛选出每个因子中占主要影响因素的初步特征指标，最终保留预设个数的初步特征指标； 其中，所述将保留的初步特征指标与驾驶相关主要因子进行融合，具体步骤包括： 将保留的初步特征指标对应的因子进行因子旋转； 根据特征值得到与驾驶相关主要因子； 将保留的初步特征指标与驾驶相关主要因子进行融合； 其中，所述驾驶相关主要因子包括驾驶行为、车机使用、驾驶强度、深夜出行、白天出行和夜间出行。

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