用于犯罪空间聚集态研究的优化聚类算法

针对犯罪空间聚集态研究算法中有关窗宽优化选择问题,将动态优化窗宽算法与DENCLUE(DENsity-based CLUstEring)算法结合,提出一种新的聚类算法。以入室盗窃案件为例,研究了该算法在犯罪热点探测方面的应用。结果显示引入优化窗宽算法后,可得到较为精确的聚类中心位置及概率密度变化趋势,并且当格网边长与邻近格网距离阈值及邻近点距离阈值之比为2:3:1时会得到较好的热点分析结果。通过分析犯罪热点分布图,可协助公安机关调整警力配置,加强案件高发区警力巡逻。