本文選題：有指導(dǎo)聚類 + 組合分類��； 參考：《管理工程學(xué)報(bào)》2015年01期

【摘要】：為了降低單個(gè)分類模型的不穩(wěn)定性,提高其應(yīng)用于消費(fèi)者信用評(píng)估的準(zhǔn)確性,提出一種基于組合分類的消費(fèi)者信用評(píng)估方法。首先通過(guò)有監(jiān)督聚類將各個(gè)類別的數(shù)據(jù)樣本劃分為若干子集合,使得各個(gè)子集合中數(shù)據(jù)樣本均來(lái)自同一類別,再對(duì)不同類別子集合之間進(jìn)行兩兩組合得到訓(xùn)練樣本子集合,然后在各個(gè)訓(xùn)練樣本子集合中分別建立不同的分類模型。在分類模型結(jié)果綜合階段,以各個(gè)分類模型在待分類樣本的近鄰訓(xùn)練樣本中的分類性能作為權(quán)重,對(duì)各個(gè)分類模型的結(jié)果進(jìn)行加權(quán)投票以產(chǎn)生待分類樣本的最終分類結(jié)果。實(shí)證研究以決策樹(shù)作為基本分類器,通過(guò)在實(shí)際的消費(fèi)者信用數(shù)據(jù)集上的比較分析,說(shuō)明所提出方法相對(duì)于其它組合分類方法具有更高的分類準(zhǔn)確性,可以有效應(yīng)用于消費(fèi)者信用評(píng)估。
[Abstract]:In order to reduce the instability of a single classification model and improve the accuracy of its application to consumer credit evaluation, a method of consumer credit evaluation based on combinatorial classification is proposed. First, the data samples of each category are divided into several subsets by supervised clustering, so that the data samples in each subset are all from the same category, and then the training sample subsets are obtained by pairwise combination of different subsets of categories. Then, different classification models are established in each subset of training samples. In the stage of classification model result synthesis, the classification performance of each classification model in the nearest neighbor training sample of the sample to be classified is taken as the weight, and the results of each classification model are weighted to vote to produce the final classification result of the sample to be classified. Taking decision tree as the basic classifier, the empirical study shows that the proposed method has higher classification accuracy than other combined classification methods through comparative analysis on the actual consumer credit data set. It can be applied to consumer credit evaluation effectively.
【作者單位】： 重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院;重慶大學(xué)現(xiàn)代物流重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助項(xiàng)目(71001112) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)資助項(xiàng)目(CDJSK 11066)
【分類號(hào)】：F832.4;F224

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1883204