K-Means聚类分析医疗诈骗python代码

以下是使用Python进行K-Means聚类分析医疗诈骗的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 读取数据
data = pd.read_csv('medical_fraud.csv')

# 特征选择
X = data[['Total_claim_amount', 'Weeks_of_benefits', 'Claim_duration']]

# 数据标准化
scaler = MinMaxScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# K-Means聚类分析
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(X_scaled)
labels = kmeans.labels_

# 将结果添加到原始数据中
data['Cluster'] = labels

# 输出结果
print(data)

在这个示例中，我们首先使用Pandas库读取包含医疗欺诈数据的CSV文件。然后，我们选择了三个特征（总索赔金额、受益周数和索赔持续时间）作为我们的输入数据。

接下来，我们使用MinMaxScaler对输入数据进行标准化，以确保每个特征对聚类的影响相等。然后，我们使用sklearn库中的KMeans算法进行聚类分析，并将结果添加到原始数据中。

最后，我们输出包含聚类结果的完整数据集。请注意，这个示例只使用了两个聚类簇，但你可以根据需要更改聚类簇的数量。