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研究生:黃稔庭
研究生(外文):Huang,Jen-Ting
論文名稱(外文):Detection Hot Spots of Crime Using Time Series Clusting
指導教授:樓文達樓文達引用關係
指導教授(外文):Lo,Wen-Da
口試委員:史玉山楊菁菁
口試委員(外文):Shih,Yu-ShanYang,Ching-Ching
口試日期:2016-06-21
學位類別:碩士
校院名稱:國立中正大學
系所名稱:數學系統計科學研究所
學門:數學及統計學門
學類:統計學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2016
畢業學年度:104
語文別:中文
論文頁數:45
外文關鍵詞:Divisive Piecewise Linear Approximation (DPLA)Hot spots of crimePiece- wise Linear Approximation (PLA)Time series clusteringWard's hierarchical clustering
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經由分析犯罪報案資料以發現犯罪頻率高之地點,稱之為「犯罪熱點 ( hot spots of crime )」,是近三十年來犯罪預防發展的重點之一。被發現之犯罪熱點可被用來製作犯罪熱點圖,以提供犯罪狀況之視覺展示 ; 可據以分析成為犯罪熱點之原因,以規劃犯罪預防之手段,具多項用途。通常尋找犯罪熱點之方式為 ; 依自訂之「地點」分割及時間區間分割,將報案資料整理成每個地點均有一條時間對犯罪次數之 time series,稱為「實際犯罪發展曲線」,然後以 Poisson 迴歸方法找到每條實際犯罪發展曲線之「配適犯罪發展曲線」,再將這些曲線分群 (clustering),以獲得「犯罪熱點群」。
上述做法的問題有: (1) 需決定地點分割單位及時間區間分割單位 ; (2) 資料量大時 Poisson 迴歸之配適很費時 ; (3) 無法解析分群之內涵。
本文為解決上述問題,採用了 Piecewise Linear Approximation (PLA) 方式來表示「實際犯罪曲線」,且利用兩種簡化方法 : Divisive Piecewise Linear Approximation (DPLA) 及取極值之線性近似法,來近似實際犯罪曲線,另採用 Ward's hierarchical clustering 之方法進行分群。
本文發展之方法具可處理各種型態之 time series,及處理速度快之優點。
本文中運用所發展的方法實際分析了犯罪報案資料,並就準確度與效率二指標與 Group-Based Trajectory Model (GBTM) 方法之結果進行比較,結果顯示以我們的方式進行分析,在準確度上與 GBTM 差不多,但在效率上比 GBTM 為佳。
1 緒論 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
2 資料處理與統計模型分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2.1 資料處理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2.2 統計模型分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
3 研究法說明 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
3.1 K-means分群法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
3.2 聚合式階層式分群法(Hierarchical clustering) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
3.3 Piecewise linear approximation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
3.4 評估標準 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
4 資料分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
4.1 Piecewise linear approximation表示法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
4.2 資料表示法之簡化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
4.3 綜合比較 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
4.4 細化時間分割單位 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
4.5 細化地點分割單位為警勤區 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
4.6 方格式切割之地點單位 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
5 結論 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
參考文獻 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
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