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2010, No.353(33) 454-455

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基于最近邻法和支持向量机的个人信用评估方法
Based on Nearest Neighbor and Support Vector Machine Method and Its Application in Personal Credit Assessment

洪远芳;邹永福;

摘要(Abstract):

本文针对两类个人信用数据混叠较严重的数据集,提出对数据集先利用最近邻算法进行修剪,再应用SVM算法对个人信用进行评估的NN-SVM方法。仿真实验表明基于NN-SVM算法的个人信用评估方法比直接用SVM算法进行分析来的更加准确。同时,对比RBF_LS-SVM,Linear LS-SVM,Region single tree等算法的结果,发现NN-SVM算法明显优于其它算法。

关键词(KeyWords): 支持向量机;最近邻法;核函数;个人信用评估

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):

作者(Author): 洪远芳;邹永福;

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