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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。 展开更多
关键词 指标权重 评价函数 聚类分析 无监督学习
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