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摘要:
In this paper we applied the technique of Self Organizing Map (SOM) to segment individuals based on their credit information. SOM is an unsupervised machine learning method that reduces data complexity and dimensionality while keeping sits original topology, which is superior to other dimension reduction methods especially when features in data have unclear nonlinear relations. Through this method we provide more clear and intuitive segmentation that other traditional methods cannot achieve.
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文献信息
篇名 Customer Segmentation of Credit Card Default by Self Organizing Map
来源期刊 美国计算数学期刊(英文) 学科 工学
关键词 Self ORGANIZING Map CLUSTERING Machine Learning CREDIT DEFAULT
年,卷(期) 2018,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 197-202
页数 6页 分类号 TP39
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研究主题发展历程
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Self
ORGANIZING
Map
CLUSTERING
Machine
Learning
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研究起点
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美国计算数学期刊(英文)
季刊
2161-1203
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
出版文献量(篇)
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