基于K-prototype聚类算法恐怖分子嫌疑度的划分

摘要

当今,恐怖分子作案的多样性和复杂性给相关机构的破案大大增加了难度,如何迅速简便地发现隐藏的恐怖分子,是安全机构最为关心的问题。本文基于K-prototype聚类算法,依据恐怖事件发生的数据特征,运用SPSS软件对此数据进行标准化处理,得出恐怖分子典型事件的嫌疑度样例的特征向量,通过Python进行聚类分析,得到五类别聚类中心分布图。实验结果验证了方法的可行性与有效性,为安全机构对恐怖分子嫌疑度的划分提供了一种分析方法。