# Applying Spectral Clustering to Decode Mobility Patterns in Athens, Greece
## 4 Discussion
### Clusters' Interpretation and Main Findings
\begin{table}
\begin{tabular}{c c c c c c c} \hline \hline
**The Trip “Owner” Is/Has:** & **Cluster 1** & **Cluster 2** & **Cluster 3** & **Cluster 4** & **Cluster 5** & **Cluster 6** \\ \hline Female & 59 & **337** & 77 & 217 & 84 & 35 \\ Male & 47 (\(p\): 0.250) & **189 (\(p\): 0.016)** & 46 (\(p\): 0.618) & 164 (\(p\): 0.160) & 65 (\(p\): 0.401) & 27 (\(p\): 0.816) \\ \hline
18–30 years & 50 (\(p\): 1.000) & 233 (\(p\): 0.185) & 63 (\(p\): 0.160) & 167 (\(p\): 0.327) & **90 (\(p\): <0.001)** & 23 (\(p\): 0.078) \\
31–40 years & 32 (\(p\): 0.051) & 116 (\(p\): 0.755) & **18 (\(p\): 0.042)** & 92 (\(p\): 0.293) & 27 (\(p\): 0.229) & 11 (\(p\): 0.347) \\
40–50 years & 11 (\(p\): 0.094) & 71 (\(p\): 0.129) & **27 (\(p\): 0.034)** & **74 (\(p\): 0.012)** & 20 (\(p\): 0.605) & 5 (\(p\): 0.150) \\
50–65 years & 12 (\(p\): 0.371) & **101 (\(p\): 0.000)** & 13 (\(p\): 0.277) & **43 (\(p\): 0.026)** & **9 (\(p\): 0.003)** & **17 (\(p\): <0.001)** \\ \(>\)65 years & 3 (\(p\): 0.579) & **4 (\(p\): 0.021)** & 1 (\(p\): 0.367) & 4 (\(p\): 0.964) & 3 (\(p\): 1.000) & **7 (\(p\): <0.001)** \\ \hline Primary School graduate & 0 & 0 & 1 (\(p\): 0.428) & 0 & 0 & 0 \\ High School graduate & 22 (\(p\): 1.000) & 98 (\(p\): 0.340) & 27 (\(p\): 0.518) & **50 (\(p\): 0.000)** & **50 (\(p\): 0.000)** & **22 (\(p\): 0.002)** \\ Bachelor graduate & 42 (\(p\): 0.896) & 221 (\(p\): 0.217) & 50 (\(p\): 0.673) & 156 (\(p\): 0.755) & 48 (\(p\): 0.059) & 20 (\(p\): 0.258) \\ Master/PhD graduate & 46 (\(p\): 0.767) & 207 (\(p\): 0.749) & 42 (\(p\): 0.264) & **175 (\(p\): 0.007)** & 50 (\(p\): 0.091) & 20 (\(p\): 0.263) \\ \hline Inactive & 5 (\(p\): 0.767) & 26 (\(p\): 0.749) & 1 (\(p\): 0.264) & 9 (\(p\): 0.007) & 3 (\(p\): 0.091) & 16 (\(p\): 0.263) \\ Unemployed & 5 (\(p\): 0.737) & 7 (\(p\): 0.763) & 22 (\(p\): 0.072) & **4 (\(p\): 0.027)** & 5 (\(p\): 0.192) & **1 (\(p\): <0.001)** \\ Student & **22 (\(p\): 0.005)** & 80 (\(p\): 0.528) & 98 (\(p\): 0.249) & 39 (\(p\): 0.342) & 46 (\(p\): 0.185) & 12 (\(p\): 1.000) \\ Active & 72 (\(p\): 0.212) & 411 (\(p\): 0.335) & 9 (\(p\): 0.707) & **330 (\(p\): 0.000)** & **92 (\(p\): 0.000)** & 32 (\(p\): 0.434) \\ \hline
0 euros income & 19 (\(p\): 0.232) & 63 (\(p\): 0.718) & 15 (\(p\): 1.000) & **34 (\(p\): 0.012)** & **28 (\(p\): 0.028)** & 12 (\(p\): 0.192) \\ \(<\)750 euros income & 22 (\(p\): 1.000) & 102 (\(p\): 0.798) & 26 (\(p\): 0.939) & 65 (\(p\): 0.129) & **42 (\(p\): 0.011)** & 12 (\(p\): 1.000) \\
750–1500 euros income & 51 (\(p\): 0.789) & 269 (\(p\): 0.211) & 53 (\(p\): 0.421) & 194 (\(p\): 0.442) & **55 (\(p\): 0.007)** & 34 (\(p\): 0.365) \\
1500–2500 euros income & 15 (\(p\): 0.634) & 96 (\(p\): 0.170) & 20 (\(p\): 0.925) & 69 (\(p\): 0.392) & 15 (\(p\): 0.060) & 4 (\(p\): 0.081) \\ \(>\)2500 euros income & 4 (\(p\): 0.497) & **5 (\(p\): 0.014)** & 3 (\(p\): 1.000) & **16 (\(p\): 0.022)** & 4 (\(p\): 0.956) & 0 (\(p\): 0.422) \\ \hline not car owner & **26** & 92 & 26 & **30** & **35** & 0 \\ car owner & **82 (\(p\): 0.027)** & 433 (\(p\): 0.293) & 95 (\(p\): 0.119) & **353 (\(p\): 0.000)** & **113 (\(p\): 0.012)** & 54 (\(p\): 0.599) \\ \hline \hline \end{tabular}
\end{table} 
Table 3: Clusters vs. socio-demographic characteristics (in parenthesis the \(p\)-value as estimated by chi-square test of independence; significant dependencies for 95% confidence interval with bold).