《表4 成都市流动人口聚类及对应风险系数》

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《基于数据挖掘的流动人口风险管控——以成都市为例》

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本文主要使用Python语言实现各模型[17]。在对流动人口数据进行密度聚类时，首先对样本数据进行了去噪清理，然后进行无监督学习。在对时空截面流量进行预测时，利用Spline函数进行了数据连续化拟合；对流动人口的风险分析中，对成都市总体的风险系数进行了求解，又结合聚类结果计算了各类对应的目标层风险系数，如表4所示。