在我国,频发的道路交通事故严重地威胁着人们的生命及财产安全。对不同地区交通安全状况聚类,找出具有相似交通安全状况的区域,概括每类的交通安全特征,辅助交通安全管制,达到减少交通事故的目的。本文从道路交通事故分类、特点及影响因素等方面分析了我国的道路交通安全现状,提出研究不同地区宏观交通安全状况类属方面所面临的问题：聚类指标选取及指标的重要性、聚类的类数、各类之间的界限。为解决上述问题,从三个方面开展对不同地区道路交通安全状况聚类的研究。首先,通过引入模糊集理论来解决各地区交通安全状况所属类界限存在模糊性和中介性的问题。重点分析了两种常用的模糊聚类算法：基于等价关系的模糊聚类和模糊k均值聚类。总结两种算法在分析道路交通安全状况聚类方面的优缺点。其次,运用F统计量确定基于等价关系的模糊聚类算法的最佳聚类数及聚类中心,并将其作为模糊k均值聚类算法的初始聚类数和聚类中心,解决了模糊k均值聚类算法对初始化敏感的问题。选择道路交通事故分析相对指标作为模糊聚类的属性,并将加权理论引入模糊相似矩阵中。最后,将以上两个方面结合起来,提出分析各地区道路交通安全状况聚类问题的新方法：基于等价关系的模糊k均值聚类算法。利用该算法对全国31个省、自治区、直辖市的道路交通安全状况进行模糊聚类分析,与其他算法聚类结果比较,表明了本文算法具有良好的性能。评价本文算法聚类结果,给出交通管制的建议。