摘要
船舶交通事故对海上安全和环境造成重大威胁。
聚类分析作为数据挖掘领域的重要方法，为探究船舶交通事故特征、识别事故高发区域和成因提供了有效手段。
本文回顾了船舶交通事故聚类分析的研究现状，阐述了常用的聚类算法，包括划分聚类、层次聚类、密度聚类等，并比较了它们在船舶交通事故数据分析中的优缺点。
此外，本文还探讨了不同聚类算法在实际案例中的应用，并展望了船舶交通事故聚类分析方法的未来发展趋势。
关键词：船舶交通事故；聚类分析；事故成因；数据挖掘；模式识别
1.1船舶交通事故指涉及船舶的碰撞、搁浅、火灾、爆炸等意外事件，通常造成人员伤亡、财产损失或环境污染。
1.2聚类分析是一种无监督学习方法，旨在将数据集中的对象根据其相似性划分为不同的组别（簇），使得同一簇内的对象相似度高，不同簇之间的对象相似度低。
1.3聚类算法用于实现聚类分析的具体方法，常见的聚类算法包括：划分聚类：如K-means算法，将数据对象分配到预先设定的K个簇中。
层次聚类：如凝聚层次聚类，通过迭代合并或分裂簇来构建树状结构。
密度聚类：如DBSCAN算法，根据数据对象的密度将高密度区域连接成簇。
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