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申请/专利权人：上海栈略数据技术有限公司
摘要：本发明涉及金融服务技术领域，尤其涉及一种基于神经网络编码器的团险保单聚类分析方法，包括根据神经网络编码器处理团险保单数据以输出团险保单数据的语义向量；根据单个团险保单数据的数据评价值确定对初始离群点的标记；确定聚类算法的邻域半径以及最小样本点数；根据聚类算法对若干团险保单数据的语义向量进行聚类分析；根据聚类分析结果的轮廓系数确定对聚类算法的邻域半径的调整；根据聚类分析结果的噪声评价值确定聚类分析结果的合格性；根据聚类分析结果中离群点数量确定对调整系数的修正，本发明克服了现有技术中团险保单数据的维度高噪声大导致团险保单数据的聚类分析的精确度差效率低的问题。
主权项：1.一种基于神经网络编码器的团险保单聚类分析方法，其特征在于，包括：根据神经网络编码器处理团险保单数据以输出团险保单数据的语义向量；根据单个团险保单数据的数据评价值确定对初始离群点的标记；确定聚类算法的邻域半径以及最小样本点数；根据聚类算法对若干团险保单数据的语义向量进行聚类分析；根据聚类分析结果的轮廓系数确定对聚类算法的邻域半径的调整；确定聚类分析结果的噪声评价值，并根据聚类分析结果的噪声评价值确定聚类分析结果的合格性；当确定聚类分析结果不合格时，根据聚类分析结果中离群点数量确定是否对所述邻域半径的调整系数修正；所述根据聚类分析结果的噪声评价值确定聚类分析结果的合格性包括在所述噪声评价值小于等于预设噪声评价值的条件下确定聚类分析结果合格；所述根据聚类分析结果中离群点数量确定是否对所述邻域半径的调整系数修正包括在离群点数量小于等于初始离群点数量的条件下对调整系数进行修正，在离群点数量大于初始离群点数量的条件下对最小样本点数进行修正；所述对调整系数进行修正包括根据以下第一修正系数对调整系数进行修正，设定 ，其中，G1表示第一修正系数，L表示聚类分析结果中离群点数量，L0表示初始离群点数量；所述对最小样本点数进行修正包括根据以下第二修正系数对最小样本点数进行修正，设定 ，其中，G2表示第二修正系数，L表示聚类分析结果中离群点数量，L0表示初始离群点数量。
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