首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于粗糙集和支持向量机的客户价值分类
引用本文:刘东升,琚春华,陈威. 基于粗糙集和支持向量机的客户价值分类[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2009, 27(1)
作者姓名:刘东升  琚春华  陈威
作者单位:浙江工商大学,计算机与信息工程学院,浙江,杭州,310018;浙江工商大学,计算机与信息工程学院,浙江,杭州,310018;浙江工商大学,计算机与信息工程学院,浙江,杭州,310018
基金项目:国家自然科学基金,浙江社会科学规划课题 
摘    要:针对现有数据挖掘模型解决客户价值分类的不足,提出了基于粗糙集和支持向量机理论的客户分类模型,该模型首先应用粗糙集理论对主要指标属性进行特征提取,约简出主要指标体系,然后将训练样本送入支持向量机进行学习和训练,进而对检验样本的客户类别进行判别.结果表明:与传统的客户分类模型相比,基于粗糙集和支持向量机的客户分类模型对检验样本的预测精度更高,具有良好的分类效果,是一种更为高效和实用的分类方法.

关 键 词:粗糙集  支持向量机  多类分类  统计学习理论

Customer Value Classification Based on Rough Sets and Support Vector Machine
LIU Dong-sheng,JU Chun-hua,CHEN Wei. Customer Value Classification Based on Rough Sets and Support Vector Machine[J]. Journal of Guangxi Normal University(Natural Science Edition), 2009, 27(1)
Authors:LIU Dong-sheng  JU Chun-hua  CHEN Wei
Abstract:
Keywords:
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号