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运用基于主分量分析和神经网络(PCA-NN)的个人信用评估模型以期取得更好的预测分类能力.经实证分析及与SVM方法、线性判别分析、Logistic回归分析、最近邻估计、分类回归树及神经网络等方法的对比,结果表明,该方法有很好的预测效果.
基于主分量分析和BP神经网络的个人信用评估模型
【摘 要】
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运用基于主分量分析和神经网络(PCA-NN)的个人信用评估模型以期取得更好的预测分类能力.经实证分析及与SVM方法、线性判别分析、Logistic回归分析、最近邻估计、分类回归树及
【机 构】
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蚌埠坦克学院数理室
【出 处】
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数学的实践与认识
【发表日期】
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2004年期
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