基于改进 K-均值聚类算法的汽车用户行为分析方法研究
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摘要：汽车用户的驾驶行为和操作习惯等决定着驾驶是否存在风险 ，对于道路交通安全具有重要的意义 ，针对这种情况 ，提出一种用于预测汽车用户驾驶行为风险等级的模型。该模型为了提高模型的分类效率 ，在自组织映射神经网络算法中采用遗忘第二名的策略 ，然后结合自组织映射神经网络改进 K-均值聚类分析方法 ，实现对于车辆驾驶人员的风险行为等级进行划分 ，通过聚类分析得到风险标签后 ，利用XGBoost算法实现对于用户风险行为的辨识。（剩余12141字）