高速公路事故多发路段的识别，其实用起来最头疼的就是数据太杂、不好归类。主成分和Q 型聚类组合起来，刚好了这个问题。你只要把三年内的事故数据丢进去，借助 SPSS 的聚类模块，几步操作就能把高风险路段筛出来，蛮适合交警系统或者交通岗试一试的。

欧氏距离当相似度指标，结合离差平方和法做聚类，起来直观、效率也高。尤其像主干道、隧道口、弯道密集区，挺容易就能被识别出来。做个页面展示也不难，用地图可视化挂上坐标点就行。

你要是刚好在做交通相关的系统，像事故预警、危险路段推送这种功能，这种法挺能用得上。而且文章还搭了几篇不错的资源，像这个：纽约交通事故数据集可视化专用，和这个：基于 Matlab 的交通事故仿真【含源码】，用起来会更顺手。

哦对了，如果你还没玩过 Matlab + SPSS 结合建模，建议先看下聚类算法的基础原理：聚类算法，不然你一头雾水。

如果你是做智慧交通相关项目的，可以直接参考里面的流程，套自己的数据跑一遍试试，出来的结果还挺有指导性的。