【摘 要】
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动态设置自组织神经网络的学习速率,加快自我组织进程,利用改进后的SOM训练样本数据得到的原型向量数据量远小于初始数据量且保持原拓扑结构不变,再用快速K中心点算法对该原型向量聚类并用CH指标判定最佳聚类个数。结合巴雷托分析法和客户价值矩阵将Standard银行客户划分为四类,为不同客户群体提供针对性营销建议。
【基金项目】
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吉林省教育厅“十三五”科学技术研究项目(JJKH20191309KJ),吉林省和顺恒通科技有限公司横向课题。
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动态设置自组织神经网络的学习速率,加快自我组织进程,利用改进后的SOM训练样本数据得到的原型向量数据量远小于初始数据量且保持原拓扑结构不变,再用快速K中心点算法对该原型向量聚类并用CH指标判定最佳聚类个数。结合巴雷托分析法和客户价值矩阵将Standard银行客户划分为四类,为不同客户群体提供针对性营销建议。
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