基于动力学聚类技术的银行信贷风险挖掘

• 作者: 向剑平 唐常杰 左劼 易树鸿 胡进军 陈瑜
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 银行贷款 聚类 动力学参数 风险相似度
• 年，卷（期）: 2009,（14）
• 所属期刊栏目: 开发与应用
• 页码范围: 3478-3480,3481
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 6174字
• 语种: 中文

摘要

借鉴物理学中动力学原理,提出基于动力学理论的聚类参数挖掘策略,并应用于银行贷款数据风险评估.定义了聚类动力学参数挖掘概念、g-平均、簇的θ-相似、风险相似度等概念,提出基于聚类动力学参数挖掘的聚类策略挖掘算法CSMA(clustering strategy mining algorithm),分析了该策略在不同参数下对实验结果的影响.实验结果表明,CSMA策略使得聚类分析的精度提高了9%～13%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐常杰	四川大学计算机学院	164	2750	30.0	45.0
2	陈瑜	四川大学计算机学院	62	575	14.0	21.0
3	左劼	四川大学计算机学院	38	647	11.0	25.0
4	向剑平	遵义师范学院计算机科学系	17	23	3.0	3.0
8	易树鸿	遵义师范学院计算机科学系	8	20	3.0	4.0