基于聚类算法的海量医院财务数据精准分类方法

传统方法受噪声点影响，存在分类精准低的问题。为此，提出基于聚类算法的海量医院财务数据精准分类方法。在对大数据去噪原理基础上，通过PNCC模型对财务数据去噪处理，避免噪声对数据分类结果产生影响；采取自适应邻域选择方法降维处理去噪后财务数据，构建聚类算法中QS-KFCM模型，将预处理后医院财务数据输入QS-KFCM模型中，完成海量医院财务数据的精准分类。实验表明方法可有效提高财务数据分类精度。