关联规则是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性。关联分析即利用关联规则进行数据挖掘。关联规则挖掘问题的描述：项目集，设I=｛i1，i2，…关联规则挖掘的目标，给定一个事务集合T，关联规则挖掘即找出T中所有满足支持度和置信度分别高于一个用户指定的最小支持度和最小置信度的关联规则。......
2023-11-08
交通事故数据关联挖掘分析
【摘要】：读取预处理后的交通事故数据，根据经纬度信息，与这195个网格进行空间连接，为交通事故数据赋予与空间位置相对应的网格编号，以便通过Apriori算法进行关联规则挖掘。对交通事故案件类别、时间段、网格编号等属性信息进行关联规则分析，选择合适的最小支持度和最小置信度。按照关联规则长度为2，提升度大于1.1的原则进行筛选，得到共计84条强关联规则。图4.5关联规则结果
以美国纽约2015年交通事故数据展开，含182980条交通事故记录，包含发生时间、案发地经纬度、隶属街区和警局区域等信息，删除位置、时间属性，以及事故描述属性缺失的数据行。对研究区域内交通事故进行逐小时统计，发现0～6点为交通事故的低发期，6～12点为激增期，12～18点为高发期，18～24点为回退期。据此将交通事故数据的时间属性离散化为0＿6，6＿12，12＿18，18＿24。
将研究区域切割成3km×3km的空间格网，提取出与研究区域相交的共计195个网格，并对网格进行编号。读取预处理后的交通事故数据，根据经纬度信息，与这195个网格进行空间连接，为交通事故数据赋予与空间位置相对应的网格编号，以便通过Apriori算法进行关联规则挖掘。
对交通事故案件类别、时间段、网格编号等属性信息进行关联规则分析，选择合适的最小支持度和最小置信度。由于数据量过于庞大，为提取出有意义的强关联规则，设置最小支持度为0.00024，最小置信度为0.2，计算提取满足最小支持度与最小置信度的强关联规则集。按照关联规则长度为2，提升度大于1.1的原则进行筛选，得到共计84条强关联规则。通过分析得到的强关联规则，推出地理格网与时间段这两个属性之间所存在的关联关系，进而推测交通的时空规律。通过使用聚类方法将强规则分组，实现强关联规则基于矩阵的可视化，如图4.5所示。圈的大小表示聚合后的支持度，6＿12时间段对应31条强关联规则，12＿18时间段对应24条强关联规则，18＿24时间段对应19条强关联规则。
图4.5 关联规则结果
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