保险业中的数据聚类：TFCM与hierarchical k-means应用

本文主要探讨了精算应用程序在数据聚类中的应用，特别是在保险业中的实际操作。数据聚类是一项基础且重要的数据分析技术，其目标是将数据对象按照相似性分成不同的组或簇。在本研究中，作者重点介绍了数据聚类的基本概念，包括距离度量（如欧氏距离、曼哈顿距离等）和评估聚类质量的指标，如轮廓系数和Calinski-Harabasz指数。 文中提到的两种可扩展聚类算法分别是截断模糊 c 均值 (TFCM) 算法和分层 k 均值算法。TFCM算法结合了模糊集合理论，允许数据点属于多个簇的程度不固定，适用于处理模糊性和噪声数据。而分层 k-means 算法则是基于层次结构的聚类方法，它通过递归地将数据集分割成子集，形成一个层次化的树形结构，直至达到预设的簇数或者满足特定的停止条件。 在保险领域的具体应用中，这些算法被用来分析和筛选变量年金合同。变量年金是一种复杂的金融产品，其合同特性可能影响到投资者的风险承受能力和回报预期。通过数据聚类，研究人员可以找出合同间的共性和差异，从而选择最具代表性的合同作为构建预测模型的基础。结果表明，分层 k-means 算法在这项任务中表现出色，能够有效地提取出高质量的代表性变量年金合同，这对于保险公司的定价、风险管理和投资组合优化都具有重要意义。 总结来说，本文提供了一个深入理解数据聚类在精算和保险业中的应用框架，强调了选择合适的聚类算法（如TFCM和分层 k-means）对实际问题解决的价值。同时，通过案例分析展示了如何利用这些工具来提升业务决策的精确性和效率。对于从事数据分析、保险精算或金融建模的专业人士来说，这是一篇富有实践指导意义的研究论文。