K-means聚类分析公安视频监控点位风险评估与治理的Python实现——以C市J区为例

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1 论文标题：K-means聚类分析公安视频监控点位风险评估与治理的Python实现——以C市J区为例

2 作者信息：黄 嵘：四川警察学院，四川 泸州；成都市公安局新都区分局，四川 成都；沈 斌：四川警察学院，四川 泸州

3 出处和链接：黄嵘, 沈斌. K-means聚类分析公安视频监控点位风险评估与治理的Python实现——以C市J区为例[J]. 服务科学和管理, 2024, 13(6): 569-583. https://doi.org/10.12677/ssem.2024.136070

4 摘要：我国“十四五”规划明确提出将“一网统管”理念融入城市建设与管理，推动传统网格化治理模式向跨部门、多维度综合治理转型。公安机关作为城市管理的重要力量，在视频监控系统的建设与应用中面临建设进度不一、运营效率待提升及资源分配不均等问题。基于C市J区公安视频监控点位现状，运用K-means算法对监控点位进行的聚类分析，基于K-means算法的公安视频监控布局分类思想，将网格化治理模式融入视频监控点位布局，提出了C市J区的公安视频监控风险评估与点位治理研究方案。通过精准的点位布局，可显著提高城市视频监控防控体系的科学性和有效性。为公安部门提供了视频监控风险评估及点位治理的科学指导，实现网格区域内城市地区分类，提高了城市视频监控防控体系的智慧性。

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关键词：k-means聚类 k-means python means 聚类分析