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商业银行面对众多的客户时，需要识别其中的异常客户，以规避其风险。本文介绍了发现异常数据的四种孤立点检测方法，并提出了基于距离的k-medoids聚类算法与遗传算法结合的孤立点挖掘算法。最后应用该算法分析信用数据集，挖掘其中的异常数据，识别异常客户。
基于数据挖掘的商业银行异常客户检测研究
【摘 要】
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商业银行面对众多的客户时，需要识别其中的异常客户，以规避其风险。本文介绍了发现异常数据的四种孤立点检测方法，并提出了基于距离的k-medoids聚类算法与遗传算法结合的孤立点
【机 构】
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北京工业大学经济管理学院,交通运输部管理干部学院
【出 处】
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商场现代化
【发表日期】
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2010年14期
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