基于最近邻法和支持向量机的个人信用评估方法

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。