【摘 要】
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犯罪是当今世界面临的普遍社会问题,准确实时的犯罪预测有助于预防犯罪、降低犯罪率.但由于犯罪事件之间的关联以及与周围环境的复杂关系,犯罪分析与预测至今仍然是一个具有
【机 构】
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中国人民警察大学部队管理系,中国人民警察大学边防系
【基金项目】
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河北省统计科研计划项目(No.2018HZ03);河北省高等教育教学改革研究与实践项目(No.2018GJJG450);河北省重点研发计划项目(No.18210806)资助
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犯罪是当今世界面临的普遍社会问题,准确实时的犯罪预测有助于预防犯罪、降低犯罪率.但由于犯罪事件之间的关联以及与周围环境的复杂关系,犯罪分析与预测至今仍然是一个具有挑战性的问题.本文采用了基于时空分析的可视化技术和K近邻算法来分析不同犯罪类型在伦敦区域内的分布.首先,对犯罪数据进行预处理和可视化;然后,通过K近邻算法对犯罪数据集进行分析、提取有用信息,并通过可视化的方式展现数据之间的关联关系;最后,通过对不同类型犯罪进行分析,预测不同犯罪类型的高发区域和高发时间.因此有助于公安执法人员的警力部署和指挥,从而
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