文献综述
摘要本文首先对危化品事故的数据挖掘技术的定义、意义、研究重点、研究状况进行了介绍，并介绍了数据挖掘的统计分析方法，包括核密度、直方、小提琴图以及数据挖掘的聚类分析方法层次、词云聚类等在危化品事故数据分析中的应用。
然后用基于关联规则的Apriori算法分析了事故时间、类型、伤亡、危化品类型之间的联系与规律。
最后根据事故内部属性的关联性，提出对危化品事故的建议。
关键词：数据挖掘关联规则危化品聚类分析1.1研究背景随着科技的发展，信息时代到来了。
各种各样的数据充斥我们的生活中，这也使利用数据预测危化品事故的趋势成为了可能。
数据挖掘技术在大数据时代的背景下应运而生。
数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
[1]对于危化品的安全监管, 大数据更多地能应用于计算事故概率、预警风险、排查隐患等, 也可用来制定安全标准。
[2]近年来，中国危险化学品事故和伤亡人数普遍下降。
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