期刊文献+

基于改进的模糊核C-均值算法在商业银行客户细分中的应用 被引量:1

Application of improved fuzzy kernel C-Means cluster in commercial bank customer subdivision
下载PDF
导出
摘要 随着商业银行信息化进程中数据集中阶段任务的完成,各商业银行将面临如何从大量的数据中提取有价值的信息和知识以提高企业决策质量和市场竞争力,数据挖掘技术的出现使企业“数据变知识”成为可能。文章主要结合商业银行的实际,探讨了核聚类方法在提高银行服务成功率等方面的应用。 With the completion of the tasks in data centralization phase of commercial bank information process, many commercial banks will be confronted with how to extract valuable information and knowledge from a large number of data so as to improve the quality of decision-making in corporation and market competitiveness. The emergence of data mining technology makes it possible to change data into knowledge. In this paper, combining with the commercial banks' practice, the application of fuzzy kernel C-Means cluster in improving the rate of success in bank services is discussed.
作者 王凯
出处 《湖南理工学院学报(自然科学版)》 CAS 2007年第1期24-27,共4页 Journal of Hunan Institute of Science and Technology(Natural Sciences)
基金 国家自然科学基金资助项目(10571109)
关键词 数据挖据 核聚类 商业银行 客户关系管理 data mining kernel cluster commercial banks customer relationship management
  • 相关文献

参考文献2

二级参考文献1

  • 1Christopher J.C. Burges. A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition[J] 1998,Data Mining and Knowledge Discovery(2):121~167

共引文献199

同被引文献6

引证文献1

二级引证文献5

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部