基于K-means聚类算法的住院费用数据挖掘

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目前,我国医疗费用快速增长,人均门诊和住院费用的增长幅度远远大于人均收入增长幅度,医疗保险费用支出也大幅度提升。如何实现医疗保险费用控制是我国社会保险行业研究的一大热点问题。运用K-means聚类算法,对医保信息系统中记录的住院病人等信息进行挖掘,研究分析之间存在的内在联系,为合理控制医疗费用的过快增长提供参考。
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