K-meansクラスタリングとアソシエーションルールマイニングを用いた、SAEレベル2およびレベル4自動運転車の衝突パターンのデータ駆動型分析

この記事は、自動運転車の衝突パターンを分析するためのデータ駆動型アプローチを提示しています。 K-meansクラスタリングとアソシエーションルールマイニングの使用は、重要なパターンを特定するための堅実な方法論です。 SAEレベル2およびレベル4の車両に焦点を当てていることは、現在の業界のトレンドに関連しています。 ただし、記事の詳細と使用されている具体的なデータセットは、全文にアクセスしないと不明です。 分析の有効性は、データの品質と網羅性に大きく依存します。

• •データマイニング技術（K-means、アソシエーションルールマイニング）を適用して、衝突パターンを分析します。
• •SAEレベル2およびレベル4の自動運転車に焦点を当てています。
• •衝突データにおける重要なパターンを特定することを目的としています。