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为了能够及时、恰当地进行个人信用评估分析，加快信用卡发卡机构的决策速度，介绍了数据挖掘技术在信用卡公司对用户评估中的应用，对比分析了数理统计模型、分类-聚类个人信用评估模型等几种个人信用评估模型建模方法的优缺点。建立了一种决策树-神经网络个人信用评估模型，针对该模型提出了一种近邻聚类算法。该算法不需要事先给定聚类的类别数，可以进行无监督学习。通过对比分析可知，该算法在个人信用评估应用中可以得到较理想的结果。