基于數(shù)據(jù)挖掘的銀行全成本分析系統(tǒng)的研究.pdf

1、本文總結了與銀行全成本分析相關的研究和算法，重點研究了基于關聯(lián)規(guī)則的分類算法(CBA，Classification Based on Association)?；陉P聯(lián)規(guī)則的分類算法是原新加坡國立大學Bing Liu教授首創(chuàng)的工作[12]，它的基本思想是：利用任意關聯(lián)規(guī)則算法(如：FP-growth)，只挖掘條件屬性與決策屬性之間的關聯(lián)，作為分類規(guī)則；以規(guī)則的support和confidence度量規(guī)則的重要性，按重要性由高到低的順序

2、排列所有規(guī)則，并用訓練樣本對排序后的規(guī)則集進行修剪，最終獲得分類器?！　榱蓑炞C分析的正確性，嘗試了幾種類型的分類算法對銀行全成本數(shù)據(jù)進行訓練。根據(jù)訓練結果，提出了基于關聯(lián)規(guī)則的分類算法更適合銀行全成本分析系統(tǒng)；最后根據(jù)基于關聯(lián)規(guī)則的分類算法建立了銀行產(chǎn)品盈利等級的預測模型，以銀行產(chǎn)品的屬性描述和成本信息為輸入，預測該產(chǎn)品的盈利情況，并輸出了一些具有實際應用價值的規(guī)則，為銀行經(jīng)營提供可靠的決策支持。　　由于與全成本分析系統(tǒng)相關的各業(yè)