基于核SVM的银行客户分类研究

人工智能技术为金融行业的发展带来更多的机遇。针对银行客户潜在价值的分析与发掘,帮助金融机构制定合理的策略,处理客户关系。文章面向真实银行数据集,提出基于支持向量机(SVM)模型的客户分类方法,并引入核函数来增强SVM的拟合能力,通过与K-means、随机森林、决策树等传统机器学习分类算法进行实验分析比较,结果表明,基于核函数的SVM算法具有良好的效果,能准确地实现客户分类,更有助于加强对客户的了解。