文章摘要:为解决踩踏事故统计研究领域较少综合考虑事故致因因素与风险的关联程度，导致单因素统计结果无法准确阐明不同风险等级事故生成特征的问题，引入ISODATA算法开展研究。收集2000-2020年国内外215起踩踏事故，将描述性事件量化为特征向量，构建结构化数据集；采用ISODATA算法进行聚类迭代运算，得到7个集群，根据每个集群中不同等级事件的风险指数(R_ki)确定高、低风险集群；通过多因素分布规律分析，阐明不同风险集群的生成特征。结果表明：ISODATA算法可显著识别踩踏事故多维特征与风险等级的关联，准确获得多因素与单因素统计的相似性和差异性，为踩踏预防管理提供依据。

文章关键词:公共安全,踩踏事件,事故统计,ISODATA聚类,风险程度,

项目基金:国家自然科学基金面上项目（51874213）,湖北省自然科学基金青年项目（2018CFB186）,