基于改进朴素贝叶斯模型的信用评估

伴随着消费信贷的快速发展,激起了对个人信用评估的需求。为了帮助金融机构更好的了解个人信用情况,结合快速独立分量分析方法(FastICA)和线性判别分析(LDA)提取数据特征的优势,提出了一种基于改进朴素贝叶斯分类算法的信用评估模型——FastICA-LDA-NB。将该模型应用于UCI上的德国个人信用数据集,在精确率、召回率两个评价指标值上表明所提模型具有较好的信用评估效果。

退化图中的子图计数问题研究

令G表示n个顶点的图,如果G的每个子图中都包含一个度至多为k的顶点,则称G为k-退化图.令N(G,F)表示G中F子图的个数.主要研究了k-退化图中完全子图和完全二部子图的计数问题,给出了计数的上界以及相应的极图.首先,证明了Ν(G,K_(t))≤(n-k)(k t-1)+(k t).其次,如果s,t≥1,n≥k+1且s+t≤k,我们证明了Ν(G,K_(s,t))≤{(k s)(n-s s)-1/2(k s)(k-s s),t=s,(k s)(n-s t)+(k t)(n-t s)-(k t)(k-t s),t≠s.此外,还研究了在最大匹配和最小点覆盖为给定值的情况下,图G中的最大边数.记v(G),K(G)分别为图G的最大匹配数和最小点覆盖.证明了当v(G)≤k,K(G)=k+r且n≥2k+2r^(2)+r+1时,有e(G)≤(k+r+1 2)+(k-r)(n-k-r-1).