【摘 要】
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针对犯罪空间聚集态研究算法中有关窗宽优化选择问题,将动态优化窗宽算法与DENCLUE(DENsity-based CLUstEring)算法结合,提出一种新的聚类算法。以入室盗窃案件为例,研究了该
【机 构】
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清华大学工程物理系,公共安全研究中心,
【出 处】
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清华大学学报(自然科学版)网络.预览
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针对犯罪空间聚集态研究算法中有关窗宽优化选择问题,将动态优化窗宽算法与DENCLUE(DENsity-based CLUstEring)算法结合,提出一种新的聚类算法。以入室盗窃案件为例,研究了该算法在犯罪热点探测方面的应用。结果显示引入优化窗宽算法后,可得到较为精确的聚类中心位置及概率密度变化趋势,并且当格网边长与邻近格网距离阈值及邻近点距离阈值之比为2¨3¨1时会得到较好的热点分析结果。通过分析犯罪热点分布图,可协助公安机关调整警力配置,加强案件高发区警力巡逻。
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