《表2 孤立点数据：基于孤立点分析在保险业信息化审计应用探讨》

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《基于孤立点分析在保险业信息化审计应用探讨》

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第二步，对以上7个公共因子进行K-means算法的聚类分析寻找孤立点。通过14次迭代的聚类分析，206组观测数据被分为4类，所有记录没有缺失值。这个结果表明，大部分数据间都是有相关性的，主要分布在0、1、3簇，只有2簇的数据游离在其他数据之外。2簇共存9个观测点占全部观测点的4.3%，低于10%，因此这9个观测点为孤立点（如图2所示）。通过孤立点数据（如表2），找到定损人员和对应修理厂进行重点抽查。