【摘 要】
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数据分布特征往往会影响模型的划分结果,聚类分析是获取数据分布情况的有效方法。文章首先比较硬划分聚类、模型聚类、模糊聚类三种聚类算法,寻找适合于信用数据分析的方法;
【机 构】
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吉林财经大学管理科学与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目(61402193),吉林省科技厅自然基金资助项目(20180101337JC),吉林省社会科学基金资助项目(2019B67),吉林省高校重点实验室开放基金资助项目(201702)
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数据分布特征往往会影响模型的划分结果,聚类分析是获取数据分布情况的有效方法。文章首先比较硬划分聚类、模型聚类、模糊聚类三种聚类算法,寻找适合于信用数据分析的方法;同时,根据变量集中趋势和离散程度利用拉依达准则对数据进行预处理,采用遗传算法优化模型参数,提出适合于信用评价数据分布特征的GAσFCM算法。所提算法在分类精度上相比于传统FCM算法提高近3个百分点,同时为了避免非均衡样本对聚类算法产生的影响,对正样本选取有一定倾向性。算法对比分析表明,基于GAσFCM模糊聚类算法适用于信用风险评估特征分布,有效提
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授权公告号：CN205123926U 授权公告日：2016.03.30 专利权人：国网辽宁省电力有限公司大连供电公司；国家电网公司 地址：116001辽宁省大连市中山区中山路102号 发明人：戚欣革；郭少鑫；杨超；李增宁；周威；刘海；姜诺涵；金成明；吕旭明；李巍 Int. Cl. ：H04N7/18（2006.01）I 摘 要：该实用新型涉及一种基于ARM单板机的电力系统便携式互联网终