信用贷款违约与选股系统应用(ppt 54页)

信用贷款违约与选股系统应用目录：
第一章、研究目的与动机
第二章、文献探讨
第三章、数据采矿分类分析系统开发
第四章、实例应用一
第五章、实例应用二
第六章、结论与未来研究

 

信用贷款违约与选股系统应用内容摘要：
     本研究以数据采矿的分类方法为核心，尝试建构一开放式的分类分析系统，其内含的分类算法包括ID3、C4.5、贝氏分类法与记忆基础推论法等。
     为验证本系统的有效性，本研究以银行信用贷款数据库为例，分类正常户与违约户；并将此分类工具应用于股市的分析、预测，期能以此系统发展数据趋导式的选股模型
     数据采矿方法
     分群：分群是针对样本进行划分，与分类不同的是，进行分类时使用者必须明确知道要以何种准则来对样本进行划分，而分群属于非监督式学习法，使用者不需知道样本要依何种准则进行划分(有时也无法得知)，分群算法会自动对样本进行划分，在图形辨识、市场区隔等领域都有优异的表现，主要算法有K-平均法、K-对象法等。
     关联：此算法主要是要探究，当某一事件发生时，是否会带动另一事件跟着发生，是一种探究因果关系的方法，最著名的应用为购物篮分析，用以发现消费者的购买行为，以Apriori算法最为经典。
分类。为一监督式学习方法，主要用于对样本进行类别的划分，如对银行客户进行信用分级、预测违约户…等都是其主要应用领域，分类包含了众多算法可供使用，如决策树、类神经网络、支持向量机(SVM)、贝氏分类法、记忆基础推论法(MBR)…等都是知名的分类算法。

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