本文關(guān)鍵詞： 支持向量機(jī) 主成分分析 客戶流失 預(yù)測(cè)　出處：《計(jì)算機(jī)仿真》2011年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：客戶流失分析與預(yù)測(cè)是客戶關(guān)系管理的重要內(nèi)容。由于電信客戶的特征呈高度非線性、嚴(yán)重冗余和高維數(shù),傳統(tǒng)方法無法消除數(shù)據(jù)之間冗余和捕獲非線性規(guī)律,導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度較低。為了提高電信客戶流失預(yù)測(cè)精度,提出一種基于主成份分析(PCA)支持向量機(jī)(SVM)的電信客戶流失預(yù)測(cè)方法(PCA-SVM)。首先利用主成分分析對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行特征降維,消除冗余,然后將得到的主成分作為非線性支持向量機(jī)的輸入進(jìn)行學(xué)習(xí)建模。對(duì)某電信公司客戶流失數(shù)據(jù)進(jìn)行了仿真,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,PCA-SVM獲得的命中率、覆蓋率、準(zhǔn)確率和提升系數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其它預(yù)測(cè)方法。說明主成分分析結(jié)合支持向量機(jī)的數(shù)據(jù)挖掘方法具有很好的預(yù)測(cè)效果,為電信客戶流失預(yù)測(cè)提供了一種新方法。
[Abstract]:Customer churn analysis and prediction is an important part of customer relationship management. Due to the characteristics of telecom customers are highly nonlinear, serious redundancy and high dimension, traditional methods can not eliminate data redundancy and capture the nonlinear law, resulting in a lower prediction accuracy. In order to improve the prediction accuracy of telecom customer churn, proposes a method based on principal component analysis (PCA) support vector machine (SVM) method to predict the loss of telecom customers (PCA-SVM). The first principal component analysis of the original data, feature reduction, elimination of redundant, principal component and then obtained as a non linear input of support vector machine learning modeling. Simulation of a telecommunications company's customer data, experiment the results show that the PCA-SVM obtained the hit rate, coverage rate, accuracy rate and lift coefficient is much higher than other prediction methods. Principal component analysis with support vector machine data mining The method has a good prediction effect and provides a new method for the prediction of telecom customer loss.

【作者單位】： 黔南民族師范學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)系;
【分類號(hào)】：TP18

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1526974