基于K-means和PCA的商业银行客户价值细分模型研究
发布日期：2021/2/1 浏览：次
摘要：为解决样本间分类指标信息重叠而降低K-means算法效率问题,本文提出基于PCA的K-均值商业银行客户价值细分模型。利用主成分分析方法,将个数较多的原始输入变量进行预处理,使其变为一组个数较少独立的新输入变量,将新的输入变量样本作为K-均值的输入样本并进行商业银行客户价值细分,又使用单因素方差分析方法检验PCA-K-means的可行性。结果表明:PCA-K-means算法具有可行性较好的分类效果。
关键词：商业银行;客户细分;细分指标;主成分分析;K-均值;
编辑组稿联系方式
全国统一服务热线：0311-80896656
论文发表QQ：
1223186611
论文辅导QQ：
1223186622
论文代写QQ：
2385650844
请将您的期刊介绍及征稿函发送给我们。
高会交流群：
如果您想在本站发表论文，请联系我们。
论文发表QQ：
论文辅导QQ：
论文代写QQ：
请将您的期刊介绍及征稿函发送给我们。
高会交流群：
如果您想在本站发表论文，请联系我们。
