聚类技术在车险业务分析中的应用研究

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1、电子科技大学硕士学位论文聚类技术在车险业务分析中的应用研究姓名：彭崇申请学位级别：硕士专业：计算机软件与理论指导教师：吴跃20070423摘要数据挖掘是近些年来发展起来的新技术，通过数据挖掘，人们可以发现数据背后隐藏的有价值的、潜在的知识，为科学地进行各种商业决策提供强有力的支持。当今，数据挖掘已发展成一门跨越多领域的学科，已经成为数据库、模式识别、神经网络、统计学、计算智能等领域的研究者关注的热点。本文首先介绍了数据挖掘研究的相关背景，对数据挖掘中的聚类分析的相关工作作一个简要的概述，并且结合车险业务中的挖掘主题，详细分析

2、了聚类技术在车险业务中的应用。其应用主题主要在三方面：客户细分，欺诈识别和客户投保行为分析。本文研究了现有的迭代优化聚类的初始化方法：即采样法，密度估计法以及距离优化法，分析了它们的优缺点，提出一种新的基于层次聚类算法的初始化方法。该方法能够找到较为自然的初始聚类中心，且对孤立点和噪声有较强的抑制，适用于大规模数据的聚类初始化。K-means算法是聚类算法中主要算法之一，它是一种基于划分的聚类算法。该算法随机选取K(K为聚类数)个点作为初始聚类中心，通过一个迭代过程完成聚类。如果初始聚类中心选取不合理，就会误导聚类过程，得到

3、一个不合理的聚类结果。本文用新的聚类初始化方法K-means算法中初值选取方法进行了改进，采用对数据集进行均匀采样，得到一个能在一定程度上代表原数据集特征的子集，在子集中采用层次聚类算法得到k个聚类中心，最后在原数据集上以这k个聚类中心最近的点作为初始聚类中心进行K-means算法聚类。由于层次聚类算法是在一个小数据集上运行的，计算量不会很大。在进行K-means算法聚类时，由于初始聚类中心接近真实值，可以大大提高聚类效果。K-means算法在运行过程中需要不断迭代，直到终止于局部最优解。这一过程反复计算比较，计算量较大时对

4、算法效率有较大影响。本文提出一种基于内积不等式的改进方法，内积不等式是基于数据点的模和向量内积的不等式，并且改写了K-means算法处理过程。通过实验验证了可行性。本文针对数据挖掘聚类算法在车险业务分析中的应用，结合实际应用设计并实施了一个车险CRM数据挖掘原型系统。本文从系统功能，模块划分和处理流程等方面进行详细分析与讨论，并展示了部分己实现的功能。摘要关键词：数据挖掘聚类分析K-means层次聚类IIABSTR^CTDataminingisanewtechnique，whichhasbecomeincreasinglyp

5、opularinrecentyears．Peoplecandiscovervaluablerolesbehindthedatathatcansupportthesciencedecision．Nowdatamininghasbecomeasubjcot，whichinvolveslotsofsciencedomainandtechnologysuchasdatabase，patternrecognition，neuralnetworkandcomputationalintelligenceetc．Firstly,thisdi

6、ssertationintroducesthebasicconcepts，tasks，functions，applicationsanddevelopmentwayofdatamining．Wemakeabriefsummaryabouttheclusteringanalysisofdatamining．Wecombinethedataminingsubjectsofthecarinsurancebusinesswiththeclusteringways，analyzinghowtheclusteringalgorithms

7、areappliedinthecarinsurancebusiness．Therearethreedataminingsubjectsforthisbusiness：customersegmentation，fraudrecognitionandcustomerbehavior．Thisdissertationstudiesseveralinitializationmethods，includingtherandomsampling,thedistanceoptimizationandthedensityestimation

8、．Anovelinitializationmethodbasedonthehierarchyclusteringalgorithmisproposed．Comparedwithpresentinitializationmethods，thismethodcouldfindthenatura