基于K-means算法的案件预测应用

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公安部门大量案件物证信息堆积,相关部门只能进行基础性查询,案件物证信息使用职能单一。基于K-means算法案件信息分类、预测,可以为相关部门提供额外的信息汇总,有效打击犯罪。通过案件信息中案件类型、案件发生地域等特点,建立相应的模型。利用K-means算法简洁、高效、容易实施的特点,预测不同地域不同案件发生的概率。论文在传统的K-means算法缺陷及其论证上,借鉴其他改进算法,通过实验证明,该改进算法可以更为准确地为案件分类,进而反映案件真实的发生状况。
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