1、“.....以科室和医生为对象进行欺诈分析。结论基于统计分析和聚类算法可以成功检测出部分医保欺诈行为。关键词医保欺诈统计分析粒子群优化算法中图基于统计分析和算法的医保欺诈行为自动检测研究论文原稿单的总费用和拿药次数关系较大。聚类算法是凝聚型层次聚类算法的种，通过合并距离较近的簇自底向上逐步进行数据聚类。本文在运用算法中......”。

2、“.....重复。否则返回集合。算法流程如图所示。聚类结果分析将经过预处理后的数据运用到算法中，考虑到内存溢出等问题，我们以个数据为组，分别对其进行聚类。由于层级聚类缺乏目标函数，我们将从，聚类结果号的总费用，使用函数插入账单号病人科室医生总费用。使用函数统计每个病人的购药次数。最后采用函数，将数据矩阵标准化对药费明细表进行降维处理，去除其他无关属性，使用函数创建新的账单表......”。

3、“.....其中，总费用和拿药次数是判断是否有欺诈行为的直接因素，准备阶段。将表格中的数据导入到中，生成对应的表。医保卡号为的病人是普通病人，这类病人不存在欺诈嫌疑，所以用函数去删除医保卡为的数据，得到表。基于统计分析和算法的医保欺诈行为自动检测研究论文原稿。单张卡多人使用对表按照医保卡号进行分组，然后统计每组病人的个数......”。

4、“.....数据预处理的具体步骤如下数据准备阶段。将表格中的数据导入到中，生成对应的表。医保卡号为的病人是普通病人，这类病人不存在欺诈嫌疑，所以用函数去删除医保卡为的数和病人也可能存在合伙欺诈的行为，所以引入部门和医生进行分析。由于表中同个账单号拥有多条记录，我们需要将同个账号的多条记录合并为同条记录。根据账单号进行分类......”。

5、“.....用函数删除药费明细表中病人不在中的数据，得到表。人，查询出已经标注死亡的病人，医保卡号，死亡日期，然后在费用明细表中找到该病人的拿药记录，比较医嘱日期与死亡日期的前后，判断此条消费记录是否有欺诈。本文对数据预处理的具体步骤如下数运用到算法中，考虑到内存溢出等问题，我们以个数据为组，分别对其进行聚类。由于层级聚类缺乏目标函数，我们将从，聚类结果显示出来，从而判断最佳聚类数......”。

6、“.....部分疑似欺诈点如表所示。对药费测结果共找到张医保卡被至少两个人重复使用，个病人之间存在个或者个共用张卡。病人死后仍有拿药记录部分病人在死后，医保卡仍然继续被使用。针对这欺诈手段，首先需要在病人资料表中找到被标注为死亡的病据，得到表。用函数删除药费明细表中病人不在中的数据，得到，使用函数插入账单号病人科室医生总费用。使用函数统计每个病人的购药次数。最后采用函数，将数据矩阵标准化为或......”。

7、“.....去除其他无关属性，使用函数创建新的账单表，该表有账单号病人部门医生总费用拿药次数个属性。其中，总费用和拿药次数是判断是否有欺诈行为的直接因素，科室医生基于统计分析和算法的医保欺诈行为自动检测研究论文原稿两个类之间的距离，设臵聚类后的类的个数得到当前类的个数找到当前距离最近的两个类和，并合并成个类，计算新类与其他类的距离大于时，重复。否则返回集合。算法流程如图所示......”。

8、“.....由图可知，医保欺诈行为与账单的总费用和拿药次数关系较大。聚类算法是凝聚型层次聚类算法的种，通过合并距离较近的簇自底向上逐步进行数据聚类。本文在运用算法中，在计算类距离公式时采用平均类号文献标识码文章编号随着社会保障信息系统的广泛应用和医保制度推广范围的扩大，医保数据呈现指数级别的增长。这些数据中蕴含着医保行业极其重要的资金信息，此外......”。

9、“.....表示样本，之间的距离。摘要结合深圳市甲医院个月真实数据，对医保欺诈行为进行研究。方法了解原始数据中各属性的含义，对数据进行预处理，采用数据挖掘的方法对数据进行研究，分析诈骗行为。对个病人持有多示出来，从而判断最佳聚类数，总共检测出疑似欺诈点个，部分疑似欺诈点如表所示。基于统计分析和算法的医保欺诈行为自动检测研究论文原稿。通过计算......”。