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摘 要：为研究道路交通事故的主要因素，先对数据变量集进行赋值，使用Calinski-Harabasz函数选择适宜聚类簇数，利用K-means聚类算法聚类交通事故数据，再采用Logistic模型对事故数据建立严重程度分类模型。结果表明，基于Calinski-Harabasz函数的K-means聚类的Logistic回归，既考虑k值选择的合理性以及数据的异质性，又提高了模型的精度；星期、路面状况、地形、路口路段类型仅在某一个类别中显著。（剩余7956字）
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基于聚类分析的交通事故影响因素研究
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