简介：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。
简介：近年来许多美国公司经理报酬水平呈现指数化增长,相应地,公司也开始检查经理报酬与公司业绩的关系。就当前而言,评价经理业绩的标准主要是公司现实财务业绩。近年来评价经理业绩的标准大大扩展,其显著特征是标准中增加了很多非财务指标。
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
全面业绩评价方程——公司如何在报酬激励计划中引进非财务指标
