摘要：目的：在没有先验知识的前提下,采用基于粒子群优化算法(PSO)的加权模糊C-均值(WFCM)聚类算法,从30多万条记录的医疗保险数据中挖掘出疑似医疗保险欺诈的记录. 方法：首先,引用改进的欧式距离、相似性函数以及交叉熵函数并通过PSO算法极小化交叉熵函数,对属性权重进行分析;其次,选取Calinski-Harabasz(CH)有效性指标,展开聚类有效性的研究;然后,基于数据预处理的结果将数据运用于PSO算法,不断更新得到各属性的权重,并运用聚类有效性评价中的CH有效性指标来动态估计最佳聚类个数,提高FCM聚类的速度;最后,将属性权重和最佳聚类数应用于FCM聚类算法,根据隶属度矩阵聚类得到疑似医疗保险欺诈结果. 结果：基于上述研究方法,本研究根据最后的隶属度矩阵来进行聚类分析. 结论：将优化的权重应用于加权FCM聚类算法与聚类有效性评价,既提高了聚类算法的高效性,又避免了主观评价对分类的影响.
