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本发明提供一种基于拉普拉斯谱分析的宏观道路安全分析单元选取方法，建立路网拉普拉斯矩阵；计算拉普拉斯矩阵除0以外最小的k个特征值与特征向量，并对特征向量构建起的特征矩阵实施K均值聚类；检验各簇权重w(u,v)差异性是否显著，将差异性显著的类切割为不同空间单元，以迭代方法确定k值以及空间单元的切割方案D0＝{r1,r2,…,rk}；在方案D0的基础上，增设基于空间单元内交通密度相似度的空间单元调整环节；最终得到单元内部交通流密度特征相似性最大、不同单元间差异性最大的宏观交通安全分析单元的选取方案。本发明根据交通流相似性特征高效、稳定地获得宏观交通安全分析单元的选取方案，方案更为合理，能够满足宏观交通安全分析的需求。