【摘 要】
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为了克服经典统计学模型在定量研究各风险因子对登革热影响程度时存在的无法顾及非线性的风险因子、不能解释因子之间所具有的复杂相互作用关系等缺陷,研究基于时空数据挖掘
【机 构】
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华南师范大学地理科学学院,新疆大学资源与环境科学学院
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为了克服经典统计学模型在定量研究各风险因子对登革热影响程度时存在的无法顾及非线性的风险因子、不能解释因子之间所具有的复杂相互作用关系等缺陷,研究基于时空数据挖掘理论,综合选取了与登革热有关的4类共25个潜在风险因子,采用Pearson相关性分析对风险因子进行初步筛选;利用随机森林算法对登革热及其潜在风险因子进行训练,挖掘影响登革热发生、扩散的风险因子,确定风险因子的等级排名体系。结果表明,采用随机森林比传统的线性模型具备更优秀的数据挖掘能力;登革热风险因子的风险等级排名由高到低分别为第一等级（人口密度、居
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