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基于改进的K近邻和支持向量机客户流失预测
基于改进的K近邻和支持向量机客户流失预测
来源 :西安邮电大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:julienchen
【摘 要】
:
将K近邻分类法和支持向量机分类法结合起来,给出一种电信客户流失预测方法,即对边界样本采用加权K近邻分类,而对非边界样本采用改进的支持向量机分类。在公开不平衡数据集和
【作 者】
:
卢光跃
王航龙
李创创
赵宇翔
李四维
【机 构】
:
西安邮电大学陕西省信息通信网络及安全重点实验室
【出 处】
:
西安邮电大学学报
【发表日期】
:
2018年02期
【关键词】
:
客户流失
支持向量机
K近邻
不均衡数据集
【基金项目】
:
陕西省工业科技攻关项目(2015GY-013,2016GY-113)
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将K近邻分类法和支持向量机分类法结合起来,给出一种电信客户流失预测方法,即对边界样本采用加权K近邻分类,而对非边界样本采用改进的支持向量机分类。在公开不平衡数据集和电信数据集上的实验可验证所给方法有效,且能提高少数类的检测精度和总体评价指标。
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