數據分布特征往往會影響模型的劃分結果,聚類分析是獲取數據分布情況的有效方法。文章首先比較硬劃分聚類、模型聚類、模糊聚類三種聚類算法,尋找適合于信用數據分析的方法;同時,根據變量集中趨勢和離散程度利用拉依達準則對數據進行預處理,采用遺傳算法優(yōu)化模型參數,提出適合于信用評價數據分布特征的GAσFCM算法。所提算法在分類精度上相比于傳統(tǒng)FCM算法提高近3個百分點,同時為了避免非均衡樣本對聚類算法產生的影響,對正樣本選取有一定傾向性。算法對比分析表明,基于GAσFCM模糊聚類算法適用于信用風險評估特征分布,有效提高信用風險評估的準確性,動態(tài)靈敏的捕捉上市公司的信用變化,是信用風險管理和控制方法的有益補充。 

【文章來源】：統(tǒng)計與決策. 2020,36(02)北大核心CSSCI

【文章頁數】：5 頁

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3241311