排序方式: 共有1条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
针对信用评价数据存在离群点和噪声问题, 提出一种基于离群点剔除的支持向量机(SVM)信用风险评价模型. 该模型利用模糊c-均值聚类算法剔除样本离群点, 采用粒子群算法优化支持向量机分类参数, 进而提高支持向量机的分类性能. 将该方法应用于信用风险评价中的结果表明, 相比于其他模型, 该方法分类精度更高. 相似文献
1