为了研究影响水上交通事故严重程度的主要因素，利用因子分析法将自变量转化为相互独立的公共因子，根据得到的主因子，利用K均值聚类算法聚类水上交通事故数据，最后采用Logistic模型对事故数据建立严重程度分类模型。结果表明：相较于潜在类别的Logistic回归，基于聚类分析构建的Logistic回归模型准确识别率和预测精度均更高；季节、事故致因、船舶归属等仅在某一类别中显著；时间段、总吨、船舶类型等在多个类别显著，且总吨虽然在多个类别中显著，但其对于事故严重程度的影响方向不同。
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