本文介绍了Cohort analysis、RFM用户分层模型和Kmeans用户聚类模型的实施过程，包括数据处理和分析，得到了群组分析矩阵、留存率矩阵、金额群组分析矩阵和RFM模型的结果。同时，还介绍了计算用户回访速度的方法和K-means聚类模型的分群和可视化展示。

该文综述可解释聚类研究，包括用决策树近似核k-means分区并保持可解释性与近似保证、提出无监督二叉树三阶段方法、设计ExKMC平衡解释与精度、用混合整数优化生成树聚类、证明自顶向下树可能致成本无界而k叶树可常数近似，以及探讨可解释k-means成本损失和CART回归树统计特性。

利用POI数据，采用增强的P-KMENAS和P-LDA算法，提取公交出行的特征，包括年龄、职业、性别、运动、费用、安全和个性特征等，优化公交出行效果。