数据挖掘技术在个人信用评估模型中的应用

摘要：

为了能够及时、恰当地进行个人信用评估分析,加快信用卡发卡机构的决策速度,介绍了数据挖掘技术在信用卡公司对用户评估中的应用,对比分析了数理统计模型、分类-聚类个人信用评估模型等几种个人信用评估模型建模方法的优缺点.建立了一种决策树-神经网络个人信用评估模型,针对该模型提出了一种近邻聚类算法.该算法不需要事先给定聚类的类别数,可以进行无监督学习.通过对比分析可知,该算法在个人信用评估应用中可以得到较理想的结果.

关键词：信用评估、分类、聚类、决策树

所属期刊栏目：16

分类号：TP391;F830.49(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省自然科学基金0511011500

在线出版日期：2007-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：172-174,177