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医保欺诈行为的主动发现——基于引进指标权重的聚类分析算法
被引量:
3
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作者
史径宇
冉松灵
李晨萍
《数学建模及其应用》
2016年第1期54-59,共6页
引入基于指标权重的欧氏距离描述数据之间的相似程度,通过权重指标评价函数刻画随着权重ω的改变分类模糊程度的变化;运用粒子群优化算法(MPSO),极小化属性权重评价函数,自适应地求得每个指标的权重赋值;将得到的权重应用于聚类算法,将...
引入基于指标权重的欧氏距离描述数据之间的相似程度,通过权重指标评价函数刻画随着权重ω的改变分类模糊程度的变化;运用粒子群优化算法(MPSO),极小化属性权重评价函数,自适应地求得每个指标的权重赋值;将得到的权重应用于聚类算法,将数据按照相似程度不同分类,以分类中出现的孤立点为疑似欺诈点;最后,通过人工复检的方式验证了模型的有效性和准确性。
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关键词
指标权重
评价函数
聚类分析
无监督学习
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职称材料
题名
医保欺诈行为的主动发现——基于引进指标权重的聚类分析算法
被引量:
3
1
作者
史径宇
冉松灵
李晨萍
机构
南开大学数学科学学院
南开大学计算机与控制工程学院
出处
《数学建模及其应用》
2016年第1期54-59,共6页
基金
天津市大学生创新创业训练计划(201510055269)
文摘
引入基于指标权重的欧氏距离描述数据之间的相似程度,通过权重指标评价函数刻画随着权重ω的改变分类模糊程度的变化;运用粒子群优化算法(MPSO),极小化属性权重评价函数,自适应地求得每个指标的权重赋值;将得到的权重应用于聚类算法,将数据按照相似程度不同分类,以分类中出现的孤立点为疑似欺诈点;最后,通过人工复检的方式验证了模型的有效性和准确性。
关键词
指标权重
评价函数
聚类分析
无监督学习
Keywords
index weight
evaluation function
clustering analysis
unsupervised study
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
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被引量
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1
医保欺诈行为的主动发现——基于引进指标权重的聚类分析算法
史径宇
冉松灵
李晨萍
《数学建模及其应用》
2016
3
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引证文献
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