人口死亡率影响保险负债、保险产品价格和社会福利计划,对死亡率的研究在经济、人口统计及生活和社会保险中至关重要.考虑到死亡率改善或恶化的动态性和不确定性,有必要利用死亡原因特征来跟踪死亡率趋势.本文旨在使用无监督学习来确定死因的时间同质聚类,死因数据来源于全球疾病负担(GBD)2019数据库中我国1990-2019年女性20-59岁和60岁以上两个年龄组的死因死亡率数据,基于动态时间规整(DTW)相似度度量的层次聚类方法对死因进行聚类分析,并通过可视化图形分析了聚类结果,最后通过死因消除法和精算分析量化了某种死因趋势变化对总死亡率的影响.该死因分类方法能有效区分不同死因的死亡率趋势,可为我国制定疾病防治政策提供参考,也为相关部门评价医疗卫生工作质量和效果提供准确、及时的决策参考.
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