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δ-KCLR：基于优化初始簇的聚类算法及其应用
  • ISSN号：0490-6756
  • 期刊名称：《四川大学学报：自然科学版》
  • 时间：0
  • 分类：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]遵义师范学院计算机科学系,遵义563000, [2]四川大学计算机学院,成都610065, [3]遵义市建设银行信息部,遵义563000
  • 相关基金：国家自然科学基金（60773169）
作者： 向剑平[1,2], 唐常杰[2], 陈瑜[2], 李川[2], 左劼[2], 胡进军[3]
关键词： 信贷风险, 聚类, K均值, δ-簇, commercial loan, clustering, K-means, δ-Cluster
中文摘要：

本文从优化初始簇入手，提出了改进的聚类算法，提高了信贷风险识别效率及准确率．主要工作包括：（1）实现基于信贷特色的申贷数据集标准化算法；（2）提出δ-相似度度量概念；（3）提出基于δ-K means的信贷风险识别算法δ-KCLR（δ-K-means-risk analysis of the bank credit）算法；（4）实验表明在银行信贷业务分析中，采用δ-KCLR算法可以有效识别隐含在信贷业务中的信贷风险．用这一模型可指导或预测新增贷款人中是否存在贷款风险．

英文摘要：

The paper focus on the optimization initial clusters, proposed a novel modified clustering method,improved the identification efficiency and accuracy. The main contributions include. （1） implementing loan data standardization algorithm based on commercial loan features. （2） proposing a novel concept δ-similarity. （3）proposing loan risk identification algorithm based on δ-K means. （4） By experiments showing that δ-KCLR （δ-K-means-risk analysis of the bank credit） algorithm can effectively identify the risks in commercial loans.

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期刊信息
  • 《四川大学学报：自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:四川大学
  • 主编：刘应明
  • 地址：成都九眼桥望江路29号
  • 邮编：610064
  • 邮箱：
  • 电话：028-85410393 85412393
  • 国际标准刊号：ISSN：0490-6756
  • 国内统一刊号：ISSN：51-1595/N
  • 邮发代号:62-127
  • 获奖情况:
  • 国家“双效”期刊,四川省十佳科技期刊,教育部全国高校优秀学报二等奖（1995，1999）,四川省科技优秀期刊一等奖（1996，2000）
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,美国数学评论（网络版）,德国数学文摘,美国生物科学数据库,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:10542