基于聚类的个人信用评分模型研究
基于聚类和支持向量机的个人信誉评估方法
０ 引言
随着社会经济的发展， 银行的个人信贷 的规模 不断扩大。银行对于客户提 出的贷款 申请 ， 需要做 出批准与否的决定。根据客户提供的基本信息和以 往的资料记录（ 例如： 姓名、 家庭住址、 年龄、 每月收 入、 职业、 信用卡消费记录、 以往贷款还贷记录等） ， 采用科学的决策方法对客户 的信用进行评估 ， 以此 来决定是否对该客户发放贷款。但是当前 国内商业 银行的个人信贷起步较晚 ， 风险管理手段与方法较 为落后 ， 缺少科学有效的个人信誉评估方法， 严重阻 碍了个人信贷业务的发展， 影响了社会信贷消费的 发展。通过合理的个人信誉评估方法 ， 可以更加精 确快速的评估个人的信贷风险， 扩大个人消费信贷
个人信用评估模型及应用研究
个人信用评估模型及应用研究近年来，随着互联网和信息技术的发展，数据化和算法化的信用评估模型逐渐成为各行业的共同选择。
而个人信用评估模型在金融和电商等领域具有广泛的应用，它以客户历史行为、风险素质等为依据，对客户进行信用评级，为客户提供更好的金融服务。
本文将从个人信用评估模型的概念、构成要素及应用等方面进行介绍。
一、个人信用评估模型概念个人信用评估模型指的是一种利用客户信息数据，通过计算分析出客户信用评级的一套系统。
评估模型的基础通常是客户历史数据、客户个人信息和外部数据等，通过数据分析和机器学习等技术手段，得出客户信用评级。
该评级对银行、信用卡公司、电商平台等金融机构提供了有价值的客户信息，可以帮助这些机构更好地选择客户，定制产品，最终获得商业上的收益。
二、构成要素A. 客户个人信息客户的基本信息通常包括姓名、性别、年龄、工作地点、婚姻状况、教育背景等等。
这些信息可以用于对个人客户的基本情况进行分析。
例如年龄、婚姻状况等会影响他们的消费行为和金融需求等，而教育背景则可以反映出客户的财务素质和个人信誉度。
B. 客户历史行为客户的历史行为数据是评估个人信用评级的重要数据来源。
包括客户的消费历史、贷款记录、还款情况等等。
这些信息可以协助评估模型分析客户的还款能力和风险，比如客户是否经常逾期，是否有能力按时还款等等。
C. 外部数据除了客户个人信息和历史行为数据外，外部数据也是评估模型的重要数据来源。
比如社交媒体数据、公司财务报表数据、政府数据等等。
这些数据通常可以帮助了解客户的背景信息、收入状况、就业稳定性等其他内容，有利于评估模型更全面的评估客户的信用状况。
三、应用场景A. 银行信贷银行的核心业务之一是信贷业务，为确保贷款的安全和提高贷款的效率，银行可以使用个人信用评估模型评估申请者的信用，确保不会向信用较差的客户发放高风险贷款，从而减少信用风险。
同时，对那些信用良好的客户可以提供更好的贷款利率和更优秀的客户优惠。
个人信用评分模型的研究与应用
个人信用评分模型的研究与应用随着社会的发展和个人经济活动的增加，人们日常的经济交易不仅涉及到现金交易、消费金融、准贷记卡业务等，还涵盖了银行贷款、信用卡申请、房屋租赁、人力招聘等多个领域。
而在这些经济交易背后，不可或缺的便是一个人的信用记录。
有一个良好的信用记录对个人的价值来说意义重大，可以帮助个人获得更多的信贷资金、更加便捷的金融服务、更加优惠的租赁条件等。
而对于机构来说，也可以帮助机构管理和控制风险，有效减少逾期和严重坏账的风险。
为此，信用评分模型也成为了金融借贷业务的重要工具之一。
一、信用评分模型的定义信用评分模型是建立在个人信用历史信息已知的基础上，通过对借款人征信记录、还款能力、资产负债率等数据进行综合考量，给出一个可量化的信用评级等级，并计算出一个信用分数的模型。
这个评级等级和信用分数可以作为银行、消费金融等机构在决定是否给借款人提供贷款、信用卡等服务时的重要依据。
一般来说，信用评分模型是根据历史数据、经验法则、统计分析等方法得到的，其中最重要的是历史数据。
历史数据包括了各类借款人的征信记录、还款能力、资产负债率等信息。
通过对这些信息的分析和归纳，银行和机构可以建立一个预测模型，对可能出现的借款人进行评分和预测。
二、建立信用评分模型的方法信用评分模型的建立通常可以分为两个阶段：模型训练和模型预测。
在模型训练阶段，需要准备大量的历史数据和相应的标签（即借款人的违约状态），通过数据处理和特征选取，得到一个训练集。
在训练集中选出 n 个变量作为模型的输入，然后通过常规的统计算法、机器学习算法或深度学习算法等方法，建立并训练一个信用评分模型。
这个信用评分模型在训练好之后，就可以用来对未知的用户进行预测。
在模型预测阶段，当有一个新的借款人进来时，银行或机构可以通过模型预测这个借款人是否会违约，从而决定是否愿意提供借款。
这种方法已经被广泛地运用到了各个金融领域中。
三、个人信用评分模型的应用在金融领域，信用评分模型是如此重要，尤其是对借贷行业。
集成学习框架下的个人信用评分模型研究
集成学习框架下的个人信用评分模型研究作者：陈磊范宏来源：《中国市场》2020年第20期[摘要]在大数据时代背景下，建立适当的个人信用评分模型对用户违约风险进行有效预测，对于预防互联网金融风险极其重要。
文章基于人工智能前沿技术，引入Bagging、Boosting以及Stacking集成学习框架来构建个人信用评分模型，并在融360平台近3.5万的用户贷款数据集上进行实证研究。
首先，选用随机森林、GBDT以及XGBoost算法分别建立了单一信用评分模型;其次，将以上三种同质集成树算法作为Stacking异质集成框架第一层的基分类器，以Logistic regression为第二层的元分类器，进行模型融合。
结果表明，Stacking异质集成模型在三种评估角度下均表现优异。
[关键词]信用评分模型;同质集成算法;异质集成算法;随机森林;GBDT;XGBoost[DOI] 10.13939/ki.zgsc.2020.20.1641 引言近年来，互联网金融在我国发展势头猛烈，但繁荣与风险往往相伴而生，那些隐藏的风险也不容小觑。
特别地，针对信贷领域的个人违约风险，需要建立大数据时代下的高精度个人信用评分模型对用户个人信贷风险进行有效预测。
针对单一算法的预测效果有限且泛化能力不佳，Stephen（2010）指出集成学习算法能有效降低偏差、方差，提升信用风险评估模型的准确度与稳定性[1]。
当下比较流行的集成方法是基于不同训练集将若干个同一类型的弱分类器融合成一个强分类器的同质集成学习算法，主要分为Bagging和梯度提升Boosting这两大族。
后来，周志华研究发现，Stacking异质集成学习框架更为强大，可通过某种策略将多个不同的分类器融合在一起[2]。
2 集成学习框架下的个人信用评分模型2.1 算法机理本文选用的基分类器是Bagging并行训练决策树得到的随机森林，Boosting串行训练决策树得到的GBDT以及改进GDBT后得到的XGBoost。
个人信用评级风险模型研究及应用
个人信用评级风险模型研究及应用随着金融行业的发展和社会经济的进一步深化，个人信用评级风险模型的研究和应用愈发重要。
个人信用评级是金融机构对个人信用状况进行客观评估的一种方法，是金融风险管理的重要工具。
本文旨在探讨个人信用评级风险模型的研究及其应用，并分析其意义与挑战。
个人信用评级风险模型主要用于借贷机构、信用卡公司以及其他金融机构在进行个人贷款或信用卡申请时，对个人信用风险进行评估。
该模型通过收集、分析个人的信用相关数据，结合统计模型和算法，对个人的信用状况进行评级。
评级结果以信用分数的形式呈现，用于判断个人的还款能力、违约风险和信用等级，并作为金融机构决策的参考依据。
个人信用评级风险模型的研究属于金融风险管理领域，其首要目标是确定个人的信用状况。
为此，研究者需要选择适当的指标和模型，进行合理的数据收集和分析。
常用的指标包括个人的收入、负债情况、还款记录、职业背景、学历水平等。
研究者还可以引入一些非传统指标，如个人的社交媒体行为、消费行为等，以提升评估的准确性。
通过数据分析和建模，可以提取出影响个人信用的因素，并建立相应的信用评级模型。
在模型的应用方面，个人信用评级模型主要应用于风险管理和信贷决策。
根据个人的信用评级，金融机构可以更好地判断借款人的还款能力和违约风险，并据此制定相应的信贷政策。
对于信用卡公司来说，个人信用评级模型可以帮助确定个人的信用额度、利率等，并为信用卡欺诈的识别提供参考。
此外，个人信用评级模型在担保机构、信用评级机构等领域也有广泛应用。
个人信用评级风险模型的研究与应用具有重要的意义。
首先，它有助于提高金融机构的风险管理能力。
通过准确评估个人信用风险，金融机构可以更好地管理贷款和信用卡风险，降低不良资产的风险。
其次，个人信用评级模型对于个人来说也具有重要意义。
个人信用评级可以作为个人信用记录的一部分，对于个人的借贷和信用卡申请或者租赁住房等各种商业交往都具有重要影响。
它还可以激励个人提高信用状况，以获得更好的金融服务和更低的借贷成本。
基于聚类和支持向量机的个人信誉评估方法
基于聚类和支持向量机的个人信誉评估方法刘夫成;高尚【期刊名称】《信息技术》【年(卷),期】2013(000)002【摘要】There are some problems exist in traditional individual credit assessment system. To solve those problems, a credit assessment model basesed on k-means method and support vector method is proposed. First the training samples are clustered using the K-means method. Then, the new samples defined according the feature of samples in cluster train the support vector machines, and to classify the test set by SVM. The result shows the approach improves training precision and test precision of the whole model compared with the traditional support vector classification method and improved the training speed.%针对传统的个人信誉评估方法存在的缺陷,提出了一种基于K均值聚类和支持向量机结合的个人信誉评估方法.该方法先将测试数据集进行聚类,根据数据离聚类的数据分布来选取合适数据训练支持向量机,然后利用支持向量机进行分类.结果表明,同单一利用支持向量机分类进行比较,该方法减少了训练时间,同时具有较高的测试精度,比传统的个人信誉评估模型有更好的效果.【总页数】4页(P42-44,47)【作者】刘夫成;高尚【作者单位】江苏科技大学计算机科学与工程学院,江苏镇江212003;江苏科技大学计算机科学与工程学院,江苏镇江212003【正文语种】中文【中图分类】TP181【相关文献】1.基于最近邻法和支持向量机的个人信用评估方法 [J], 洪远芳;邹永福2.基于分类树和支持向量机的个人信用评估方法 [J], 高莉3.基于粗糙集和C-均值聚类支持向量机的员工绩效评估方法 [J], 朱丽华4.基于支持向量机的个人信用评估方法初探 [J], 魏志静;刘希玉;魏之旭5.基于支持向量机的信用卡信誉检测 [J], 周宓因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
个人信用评分模型的构建与精确性研究
个人信用评分模型的构建与精确性研究随着社会经济的发展，信用对于个人与企业等各个层面的经济活动起到了至关重要的作用。
信用评分模型作为一种量化个人信用水平的工具，已经得到了广泛的应用。
本文将探讨个人信用评分模型的构建过程，并对其精确性进行研究。
一、个人信用评分模型的构建个人信用评分模型的构建是一个复杂的过程，需要从多个维度来评估个人的信用水平。
下面将介绍构建个人信用评分模型的主要步骤：1. 数据收集：首先需要收集个人信用评分所需要的各种数据，包括个人基本信息、财务状况、信贷记录等。
数据的准确性和完整性对模型的构建和精确性有着重要的影响。
2. 特征选择：通过对收集到的数据进行特征选择，筛选出对信用评级有较高预测能力的特征。
特征选择的方法可以采用统计学的方法，如卡方检验、信息增益等。
3. 模型建立：选取适当的模型算法来构建个人信用评分模型。
常用的模型算法包括逻辑回归、决策树、支持向量机等。
模型建立时需要选择合适的模型参数，并进行模型训练和调优。
4. 模型验证：使用验证集对构建好的模型进行验证，评估模型的预测准确度。
常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。
5. 模型应用：根据构建好的个人信用评分模型，对个人进行信用评级。
评级结果可以帮助金融机构或其他相关机构做出有针对性的决策。
二、个人信用评分模型的精确性研究个人信用评分模型的精确性是评估模型好坏的重要指标之一。
下面将介绍评估个人信用评分模型精确性的常用方法：1. ROC曲线与AUC值：通过绘制接收者操作特征曲线（ROC曲线），可以直观地评估模型的分类能力。
ROC曲线下的面积（AUC值）越大，说明模型的分类能力越好。
2. 混淆矩阵：使用混淆矩阵可以分析模型的分类效果。
混淆矩阵包括真正例、假正例、真反例、假反例四个指标，可以通过计算准确率、精确率、召回率等指标来评估模型的精确性。
3. 交叉验证：通过交叉验证，将数据集划分为多个子集，用于模型的训练和验证。
一种基于聚类的个人信用评估分类模型
一种基于聚类的个人信用评估分类模型陈新泉华南理工大学计算机科学与工程学院 (510641)email:chenxqscut@摘要：本文先介绍了个人信用评估的概念及评估模型大致的发展历程，从而很自然地得出采用数据挖掘的方法与技术来建立信用评估模型是一个可行的方向。
接着就数据挖掘中的两种重要技术－聚类和分类进行了有机的结合，目的是为了更容易、更合适地建立信用评估模型，同时使该模型具有更好的推广能力。
最后提出一种很直观的聚类算法思想，并给出了几种性能改进方法，这种方法可以应用到前面提出的信用评估模型中。
关键词：信用评估模型 聚类分类 近邻扩展1．引言个人信用评估通常以差异模型为基础，或是一个相关技术，称作逻辑回归。
个人信用评估系统是几个变量随意联合使用，为每个信用申请人评定一个数字分数。
如果申请人分数超过一个关键的分界水平，申请人就有可能在没有其它不利信息(例如不良信贷记录等)的情况下，被批准获得贷款。
如果申请人的分数在分界水平之下，又没有其它缓和因素(例如良好的信贷记录)，那么申请人的信用申请将被拒绝。
这些变量一般是个人信贷申请时的个人信用资料参数状况，如：年龄、婚姻状况、抚养人数、住房所有权、收人档次、银行帐户的数量和种类、职业和在职时间等[1]。
由于我国的信用评估才刚开始几年，信用法制建设以及民众的信用意识远未到美国的发展程度，所以不论是信用数据库（或信用数据仓库）的建设以及分布式信用数据库的融合与集成，还是信用评估模型的建立和完善都不尽人意。
往往是各大银行各自为政，独立建立自己的信用数据库和信用评估模型。
为了加快与国际的接轨，有必要在对信用市场立法的基础上，加快发展我国的征信体统，使个人信用成为公民的第二身份证。
其中，采用人工智能方法从我国的已有信用数据库中发现适合中国国情的信用评估模型，是一件刻不容缓的任务。
这种基于数据库的知识发现，是一种能反映实际情况的建模方法。
它可以避免盲目借鉴国外的信用评估方法却不是很切合我国国情的缺点。
个人信用评估模型研究
个人信用评估模型研究第一章绪论近年来，随着互联网金融的快速发展，各种金融服务产品迅速涌现，这也促进了个人信用评估模型的研究与应用。
个人信用评估模型是一种通过各种数据指标对个人信用进行预测和评估的模型，它可以帮助金融机构和其他服务提供者更好地了解借款人或用户的信用状况，为后续决策提供参考和依据。
因此，个人信用评估模型在金融领域和其他领域中具有重要的应用价值和意义。
第二章个人信用评估模型的理论基础个人信用评估模型的核心是基于数据挖掘和机器学习的算法，其中包含了大量的数学、统计学和计算机科学技术。
目前，个人信用评估模型中应用最广泛的算法包括逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等。
这些算法不同的优势和特点，可以用于处理不同形式的数据和变量，用于预测不同的信用事件和行为，例如还款能力、违约概率、欺诈行为等。
第三章个人信用评估模型的数据来源和处理个人信用评估模型的数据来源比较丰富，主要包括个人身份信息、财务信息、消费行为、社交网络等。
其中，个人身份信息包括姓名、年龄、性别、婚姻状况、教育背景等；财务信息包括收入、支出、资产负债、信用卡账单等；消费行为包括消费类型、消费频率、消费金额、商家评价等；社交网络包括社交圈子、社交影响力、社交信任等。
这些数据需要进行清洗、转换和特征工程处理，然后才能进入模型进行分析和预测。
第四章个人信用评估模型的评价指标和优化方法个人信用评估模型需要进行指标评价和优化，评价指标包括模型精度、召回率、F1 值、ROC 曲线等；优化方法包括特征选择、模型选择、参数调整等。
在评价指标和优化方法上，需要根据具体的业务场景和应用需求进行选择和调整，以达到最佳的效果和目标。
第五章个人信用评估模型的应用与展望个人信用评估模型已经广泛应用于金融领域和其他领域中，其中包括贷款风险管理、金融产品推荐、欺诈检测等。
随着互联网金融、数据科学等领域的不断发展，个人信用评估模型也将逐步向着更加精准、智能、可解释、可靠的方向发展。
基于大数据的个人信用评估模型研究
基于大数据的个人信用评估模型研究个人信用评估模型是一种通过收集、整理和分析大量个人数据来评估个人信用状况的工具。
它基于大数据技术，利用数据挖掘和机器学习算法来预测一个人在未来的信用表现。
本文将介绍基于大数据的个人信用评估模型的研究方法和应用。
基于大数据的个人信用评估模型需要收集大量的个人数据。
这些数据可以包括个人基本信息、金融交易记录、社交媒体活动、消费行为等。
通过收集和整理这些数据，可以建立一个全面而准确的个人信用画像。
研究人员需要利用数据挖掘技术对个人数据进行分析和挖掘。
数据挖掘是一种从大量数据中发现模式、关联和趋势的方法。
通过数据挖掘，可以识别出与个人信用相关的关键因素，并建立相应的信用评估模型。
在数据挖掘的过程中，可以采用多种机器学习算法来构建个人信用评估模型。
机器学习是一种通过训练数据来预测和决策的方法。
通过将历史数据输入到机器学习算法中，可以训练模型来预测一个人的未来信用表现。
常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、随机森林等。
这些算法能够通过分析个人数据中的模式和趋势，给出一个客观的信用评估结果。
除了数据挖掘和机器学习算法，个人信用评估模型还可以引入其他的信息源来提高预测的准确性。
例如，可以使用社交媒体数据和公共记录来获取更全面的个人信息。
同时，还可以利用行为经济学的理论和实证研究来解释个人的信用行为。
基于大数据的个人信用评估模型在很多领域都有着广泛的应用。
在金融领域，个人信用评估模型可以帮助银行和信用机构进行风险评估和贷款决策。
通过对个人信用的准确评估，银行可以更好地控制风险，同时提供更好的金融服务。
在电子商务领域，个人信用评估模型可以帮助电商平台筛选合适的卖家和买家，并构建可靠的交易环境。
个人信用评估模型还可以在保险、租赁、就业等领域发挥重要作用。
然而，基于大数据的个人信用评估模型也面临着一些挑战和问题。
数据隐私和安全是一个重要的考虑因素。
在收集和使用个人数据时，需要遵守相关法律法规，并保证数据的安全和隐私。
基于大数据分析的个人信用评估模型研究与应用
基于大数据分析的个人信用评估模型研究与应用个人信用评估在现代社会中发挥着重要作用，它是银行、金融机构以及其他相关机构评估个人信用风险的重要依据。
然而，传统的信用评估模型往往面临着数据获取困难、特征选择不当以及模型预测不准确等问题。
随着大数据技术的快速发展，基于大数据分析的个人信用评估模型成为了一个备受关注的研究领域。
本文将深入探讨基于大数据分析的个人信用评估模型的研究与应用。
首先，基于大数据分析的个人信用评估模型可以通过利用海量信息来提高模型的准确性和稳定性。
传统的个人信用评估模型主要依赖于有限的数据样本，无法全面把握个人的信用状况。
而大数据分析可以从多个维度收集、分析和挖掘大规模的个人数据，包括个人的银行交易记录、社交网络行为、移动设备数据等。
通过对这些数据的挖掘和分析，我们可以了解个人在消费、还款和借贷等方面的行为模式，进一步评估他们的信用风险。
同时，大数据分析可以捕捉到更为细微的信用特征，提供更为全面和准确的信用评估结果。
其次，基于大数据分析的个人信用评估模型可以通过特征选择算法选取最相关的特征，提高评估模型的效果。
特征选择是个人信用评估模型中非常关键的一步，其目的是从海量特征中选择出具有最高预测能力的特征。
传统的特征选择算法往往依赖领域专家经验或者基于统计学的方法，容易忽略某些主要特征，导致模型的不准确。
而基于大数据分析的特征选择算法可以通过对大量数据的统计分析，准确地选择出与个人信用评估相关的特征。
例如，可以利用机器学习算法构建模型进行特征选择，利用深度学习算法从海量数据中学习出最相关的特征，提高模型的准确度和稳定性。
此外，基于大数据分析的个人信用评估模型可以利用机器学习算法进行模型的训练和预测。
传统的个人信用评估模型通常采用统计学方法进行建模，其能力受到模型的选择和假设的限制。
而机器学习算法可以根据大量的数据进行自我学习和优化，提高模型的预测能力。
例如，可以利用支持向量机（SVM）算法、随机森林算法等机器学习算法构建个人信用评估模型，对个人的信用风险进行精确预测。
基于大数据的个人信用评分模型研究与应用
基于大数据的个人信用评分模型研究与应用随着互联网的发展和智能科技的不断进步，大数据已经成为了当今社会中不可忽视的一部分。
大数据的应用范围越来越广泛，其中之一就是个人信用评分模型。
本文将探讨基于大数据的个人信用评分模型的研究与应用。
一、大数据在个人信用评分中的作用个人信用评分是对个人信用状况进行量化评估的过程，它对于金融机构、商业机构以及个人自身都具有重要意义。
传统的个人信用评分模型主要依靠个人的信用报告和历史数据，但这些数据往往不够全面和准确。
而大数据的应用可以弥补这一不足，通过收集和分析个人的大量数据，可以更加全面地评估个人的信用状况。
首先，大数据可以提供更多的数据来源。
传统的个人信用评分主要依赖于个人的财务数据和信用报告，但这些数据往往只能反映个人的一部分情况。
而大数据可以从各个方面收集个人的数据，比如社交媒体、移动支付、电子商务等，这些数据可以更全面地了解个人的行为和消费习惯。
其次，大数据可以提供更准确的评估模型。
传统的个人信用评分模型主要依赖于统计学方法和专家经验，但这些方法往往无法充分利用大数据的优势。
而基于大数据的个人信用评分模型可以利用机器学习和数据挖掘技术，通过对大量数据的分析和建模，可以更准确地评估个人的信用状况。
二、基于大数据的个人信用评分模型研究基于大数据的个人信用评分模型的研究主要包括以下几个方面：1. 数据收集和清洗：在构建个人信用评分模型之前，首先需要收集和清洗大量的个人数据。
这个过程需要考虑数据的来源、数据的质量以及数据的隐私保护等问题。
2. 特征提取和选择：在大量的个人数据中，需要提取出对信用评分有影响的特征。
这个过程需要运用机器学习和数据挖掘的方法，通过对数据的分析和建模，提取出与信用评分相关的特征。
3. 模型构建和训练：在提取出特征之后，需要构建一个合适的模型来进行信用评分。
这个过程需要选择适当的模型算法，并通过训练和优化来提高模型的准确性和稳定性。
4. 模型验证和评估：在构建好模型之后，需要对模型进行验证和评估。
个人信用评分组合模型研究与应用
个人信用评分组合模型研究与应用摘要：本文针对当前个人信用评分面临的问题，提出了一种组合模型，实现了个人信用评分的综合评估，提高了评分的准确性和精度。
本文首先介绍了个人信用评分的背景与现状，接着分析了现存模型的不足之处，并提出了本文的组合模型，最后通过实证研究证明了组合模型的可行性和有效性，同时也探讨了组合模型的应用前景。
关键词：个人信用评分；组合模型；综合评估；准确性；精度一、引言个人信用是现代社会中一个十分重要的指标，对于个人的生活和发展至关重要。
个人信用评分是指对个人信用情况进行综合评估，通常以数字形式表现，用于在金融、购物、信贷等方面进行决策。
当前，随着信息高速化、数字化的加快，越来越多的金融服务和交易都需要借助于个人信用评分，因此，如何提高个人信用评分的准确性与精度成为了当前亟需解决的问题。
目前，国内外对个人信用评分的研究已经有了相当深入的探讨，而以往的研究大都是将单一的指标作为评价个人信用的依据，这样做的问题是难以全面客观地评价个人信用，很容易受到某些指标的影响而出现评分失衡的情况。
鉴于这种情况，本文提出了一种组合模型，通过整合多种评分指标的方式，提高个人信用评分的全面性和准确性。
二、个人信用评分现状与问题个人信用评分的现状是相当严峻的，目前存在如下问题：1.评分标准不一。
因为不同的借贷机构、金融服务机构或信贷公司有不同的贷款和借贷标准，他们对于评分的标准也不太一样，这会导致同一个人在不同机构的评分结果不同。
2.数据来源不一。
在个人信用评分过程中，常用的数据来源主要分为两类：第一类是公共数据来源，如个人征信详细记录、经济合同及党政农资岗位职务、出租购房记录、商品房网络交易等；第二类是社交媒体和用户信息来源，如微博、贴吧、微信朋友圈等社交网络，以及个人的购物记录、出行记录、工作记录等等。
不同来源的数据很难在评分体系中统一起来，这也限制了个人信用评分的精准性与准确度。
3.缺乏客观、全面性。
基于灰色聚类法的个人信用等级综合评价
基于灰色聚类法的个人信用等级综合评价
灰色聚类法是一种数据分析方法，它采用统计技术以及灰色系统理论，以此来研究复
杂的动态信息系统，是个人信用等级综合评价中广泛应用的一种方法。
灰色聚类法在个人
信用等级综合评价中可以很好地反映个人信用背景情况，所以它一直受到越来越多企业和
机构的重视和欢迎。
灰色聚类法主要依据个人信用信息，通过运用灰色系统理论，计算个人的信用等级，
以及各类信用评价指标的权重，使用综合评价的方法，以此预测个人的信用等级，从而改
善个人信用等级的准确性、及时性和综合水平。
灰色聚类法在个人信用等级综合评价中具有明显优势：1.基于灰色系统理论，灰色聚
类法可以更好地实现信用分类结果的准确性；2.数据分析的灵活性和难度低，可以有效避
免误差和冗余；3.运用自适应算法，以及因素权重的调整，达到更优的识别灰色关联的方法；4.对信用评估的企业的模型有影响，结构调整实现。
灰色聚类法在评估个人信用等级时有一定的局限性：1.很难准确地处理复杂系统中的
模糊并且难以形式化描述的信息；2.试穿数量不足或者是跨行业、跨模型的市场，这可能
导致预测结果的准确性降低；3.新行为或者是新规则变化时，调整灰色模型的参数调整度
可能会受影响。
可以总结，灰色聚类法有其独特的优点，同时也存在一定的局限性，其综合评价的结
果应当以企业的实际情况为主。
同时，为了提高灰色聚类法在评价个人信用等级的准确性，积极发展和完善灰色系统理论，树立健全的信用管理体系，及时发现个人状态变化，完善
相关评估过程，同时应充分利用其他评估方法及专家判断，确保准确性，从而保证信用综
合评价的准确性和可靠性。
互联网金融中的个人信用评分模型研究
互联网金融中的个人信用评分模型研究近年来，互联网金融行业快速发展，已经成为我国金融体系中一个重要的组成部分。
个人信用评分模型在互联网金融中起着关键作用，它对于提高金融风险控制能力、优化金融服务体验具有重要意义。
本文将对互联网金融中的个人信用评分模型进行研究和探讨。
个人信用评分模型是根据个人在金融活动中表现出的信用历史、能力和意愿等多个维度进行综合评价的模型。
它通过对个人信用行为的分析和预测，为金融机构提供信用风险评估和授信决策的依据。
在互联网金融中，借助大数据和人工智能等技术手段，个人信用评分模型得到了进一步的发展和应用。
首先，个人信用评分模型的建立需要大量的数据支持。
互联网金融平台涉及的用户数据量庞大且丰富，这为个人信用评分模型的建立提供了充足的数据基础。
传统金融机构主要依靠征信机构提供的信用报告进行评估，而互联网金融平台可以通过用户在平台上的各种行为数据来评估其信用状况。
比如，用户在平台上的交易记录、借款行为、还款逾期情况等，都可以作为评估指标，用于构建个人信用评分模型。
同时，互联网金融平台还可以通过外部数据源的引入，如社交网络数据、手机通讯记录等，进一步完善个人信用评分模型。
其次，个人信用评分模型的构建需要综合考虑多个维度的指标。
个人信用评分模型不仅需要考虑个人的信用历史和偿债能力，还需要考虑个人的社会关系、行为习惯等因素。
互联网金融平台可以通过用户在平台上的活动行为来评估其信用状况。
比如，用户在平台上的交易频次、交易金额、还款情况等，这些都可以作为个人信用评分模型的指标。
此外，互联网金融平台还可以通过用户的社交网络活动来评估其社会影响力和信用状况。
比如，用户在社交媒体上的朋友圈大小、好友互动情况等，都可以作为衡量个人信用状况的指标。
另外，个人信用评分模型的建立需要借助人工智能和机器学习等技术手段。
互联网金融平台可以通过大数据分析和机器学习算法，挖掘隐藏在海量数据中的有价值信息，构建个人信用评分模型。
基于大数据分析的个人信用评价模型研究
基于大数据分析的个人信用评价模型研究随着社会经济的发展和信息技术的不断进步，个人信用评价成为商业活动、金融服务和社会信任构建的重要基础。
在过去，传统的个人信用评价主要依赖于个人信用报告、征信系统和人工调查等手段，但这种方式在大规模高效评估个体信用能力时存在诸多不足。
然而，大数据分析作为一种新兴技术工具，为我们提供了有效并且高效的手段来评估个体的信用。
本文将从大数据分析的角度出发，探讨基于大数据分析的个人信用评价模型，并讨论其应用场景和潜在问题。
首先，基于大数据分析的个人信用评价模型可以基于个人的行为、消费记录以及其他各种数据，对个人信用进行评估和预测。
通过对个体的数据进行聚类分析、关联规则挖掘和机器学习等技术手段的应用，可以建立个人信用评价模型，并为金融机构、企业和个人提供信用决策的依据。
例如，在金融领域，基于大数据分析的个人信用评价模型可以帮助银行和其他金融机构更准确地评估个人的还款能力，从而更好地管理风险和提供贷款服务。
在社交网络领域，该模型可用于预测个人的社交互动行为，为个人提供更好的社交关系建立和资源匹配建议。
其次，基于大数据分析的个人信用评价模型具有许多优势。
首先，相比传统的个人信用评价方式，该模型可以更全面、全天候地收集和分析个人数据，从而提供更准确的个人信用评估。
其次，大数据分析可以处理海量数据，从而揭示隐藏在海量数据中的模式、规律和趋势，为信用评估提供更深入的分析和更精确的预测。
例如，通过对个人的大数据进行分析，可以发现其消费行为规律、还款意愿和还款能力等信息，从而更好地评估个人信用。
此外，大数据分析具有高效性和实时性的特点，可以快速响应信用需求，提供及时的信用评估结果。
然而，基于大数据分析的个人信用评价模型也存在一些潜在问题和挑战。
首先，由于大数据的使用涉及个人隐私和个人数据安全问题，个人信息泄露和滥用可能会对个人信用评价造成负面影响。
因此，在使用大数据进行个人信用评价时，需要建立合适的隐私保护和数据安全机制，确保个人信息的合法使用并保护个人隐私。
基于大数据的个人信用评分模型研究
基于大数据的个人信用评分模型研究第一章引言近年来，随着互联网的迅猛发展，人们的生活方式发生了翻天覆地的变化。
各种个人信息在网上被广泛采集和应用，这为评估和建立个人信用评分模型提供了更多的数据来源和分析方法。
本章旨在介绍个人信用评分模型的研究背景和意义，以及本篇文章的组织结构。
第二章个人信用评分模型的发展与应用现状2.1 个人信用评分模型的发展历程个人信用评分模型的研究起源于早期的金融风险评估领域，经过了多年的发展和演化。
本节将对个人信用评分模型的发展历程进行梳理和总结，为后续章节的研究提供理论基础。
2.2 个人信用评分模型的应用现状个人信用评分模型在金融、保险等领域有广泛的应用，对于风险控制、市场定价、产品设计等方面具有重要意义。
本节将对个人信用评分模型的应用现状进行调研和分析，探讨其在不同行业中的具体应用情况。
第三章大数据在个人信用评分模型中的应用3.1 大数据的概念大数据是指以传统数据库管理工具无法处理的规模庞大、复杂多变的数据集。
本节将对大数据的概念、特点和应用领域进行阐述，为后续研究提供理论基础。
3.2 大数据在个人信用评分模型中的价值大数据的应用为个人信用评分模型的建立提供了更广阔的空间和更多的信息来源。
本节将对使用大数据进行个人信用评分模型的研究进行探讨，分析其在提高评分准确性、降低评分成本等方面的价值。
第四章基于大数据的个人信用评分模型构建方法研究4.1 数据预处理数据预处理是构建个人信用评分模型的第一步，它包括数据清洗、数据集成和数据变换等过程。
本节将详细介绍各种数据预处理的方法和技术，为后续的模型构建奠定基础。
4.2 特征选择与提取特征选择与提取是个人信用评分模型构建的关键环节，它涉及到对大数据特征的筛选和提取。
本节将介绍常用的特征选择和提取方法，并结合具体案例进行分析和讨论。
4.3 模型构建与验证在模型构建和验证过程中，需要选择适当的算法和模型来建立个人信用评分模型，并对模型进行验证和评估。
集成学习框架下的个人信用评分模型研究
集成学习框架下的个人信用评分模型研究陈磊，范宏(东华大学旭日工商管理学院，上海200051)［摘要］在大数据时代背景下，建立适当的个人信用评分模型对用户违约风险进行有效预测，对于预防互联网金融风险极其重要。
文章基于人工智能前沿技术，引入Baging、Booting以及Staking集成学习框架来构建个人信用评分模型,并在融360平台近3.5万的用户贷款数据集上进行实证研究"首先，选用随机森林、GBDT以及XGBoosi算法分别建立了单一信用评分模型；其次，将以上三种同质集成树算法作为Stackins异质集成框架第一层的基分类器，以Lociiic recression为第二层的元分类器，进行模型融合°结果表明，Stackins异质模型在三种评估角度下均表现优异"［关键词］信用评分模型；同质集成算法；异质集成算法；随机森林；GBDT；XGBoosi［DOI］10.13939/ki.zgsc.2020.20.1641引言近年来，互联在我国发展烈，荣与风险相生，那藏的风险也不容"地，针对领域的个人违约风险，需要大数据时的高精人信用评分模型对用人风险进预测。
针对法的预测限且，Stephen (2010)成学法降、方，提升信用风险模型的准稳定性⑴。
的集成方法于不同将若干个同一类型的弱分类器融合成强分类器的同质集成学法，主要分为Bagging和梯度提升Boosting这两大族。
后来，周志华研究发现，Stacking异质集成学为强大，可通过将多个不同的分类器融合在一起2集成学习框架下的个人信用评分模型24算法机理文选用的基分类器是Bagging f决策树得到的随机森林，Boosting决策树得到的GBDT以及改进GDBT后得到的XGBoosi。
Boosting集成技术主要以降差为主，成的模型在拟合上；Bagging集成技术主要是降低方差，成的模的。
同于Boosting和Bagging这两种采用相同的分类算法分类器的同质集成方式，Stacking属于异质集成方法，通过融合不同的基分类器，以修正的方式提高模的。
个人信用评分组合模型研究与应用的开题报告
个人信用评分组合模型研究与应用的开题报告一、选题背景我国金融行业近年来发展迅速，金融环境日趋复杂，而人们的经济、消费和投资行为也变得更加多元化，个人信用评分也因此越来越重要。
然而，目前很多金融机构的个人信用评分并没有形成完整的评分体系，评分指标较为单一，而且受监管政策和市场竞争等因素的影响较大，评分结果的准确性和可靠性有待提高。
因此，本文选取个人信用评分为研究对象，通过建立评分指标的综合评估体系，提高评分结果的可靠性和准确性，并将此评分模型应用于金融机构中，为其提供更加精准的信用评估服务。
二、选题意义（1）潜在市场需求巨大。
随着社会经济的发展和金融行业的壮大，人们的个人信用评分需求越来越高，机构对小微企业、贷款、信用卡等的个人信用评分需求也越来越大。
（2）研究有助于提高个人信用评分的可靠性和准确性。
目前很多金融机构的个人信用评分指标质量参差不齐，结果难以令人信服，建立有效的评分模型有助于提高个人信用评分的准确性和可靠性，为机构提供更加精准的信用评估服务。
（3）对于金融机构，建立综合评估模型有利于提升企业竞争力。
信用评分是金融机构中的一个重要环节，建立有效评分模型有利于增强机构在市场竞争中的竞争力，提高客户对金融机构的信任度和忠诚度。
三、研究内容和方法本文选取基础的评分指标，包括财务指标、个人征信信息、收入水平等因素，结合机器学习及数学建模等方法，构建个人信用评分指数组合模型，以提高评估准确率。
主要研究内容包括以下几个方面：（1）了解国内外关于个人信用评分的研究现状，分析不同评分方法的优缺点，为后续研究提供借鉴。
（2）构建评分指标体系，包括常用的信用评估指标及各自权重。
通过对负债率、收入水平、征信信息、家庭资产等因素的测量和分析，建立评估体系。
（3）应用机器学习和数学建模技术，构建个人信用评分组合模型。
本文将应用逻辑回归、主成分分析、朴素贝叶斯、支持向量机等方法，对评分指标进行建模和组合，提高评估准确率。
基于软集合理论的个人信用评级模型的开题报告
基于软集合理论的个人信用评级模型的开题报告一、研究背景及意义随着金融科技的飞速发展，个人信用评级已经成为了金融领域中极其重要的一环。
个人信用评级可以通过对个人历史数据的分析得出个人信用水平的高低，对于银行、保险公司、基金公司等金融机构来说，这些评级数据可以帮助它们更好地了解客户的信用状况，提高风险管理能力，制定更为严谨的风险控制策略，减少损失。
个人信用评级模型的研究在金融领域中占据了重要地位，以信用评分模型为例，其主要的研究方法是利用客户历史数据，包括个人信用记录、还款记录、征信报告等，从中发掘影响客户信用水平的因素，并建立数学模型对客户进行信用评级。
然而，目前大部分的信用评级模型都是传统的数学统计模型。
这些模型主要将个人信用评级看作是数学优化问题，将客户历史数据抽象为特征数值，并通过数学方法来对不同特征之间的关系进行建模。
然而这种方法忽视了人类的认知特点，人类在进行判断时，会参考许多因素，并不局限于特征数值，这导致了传统的数学统计模型难以捕捉到人类的认知本质，无法全面准确地反映客户的信用水平。
因此，本研究提出了一种新的个人信用评级模型，即基于软集合理论的个人信用评级模型。
该模型能够更好地模拟人类的认知过程，将客户历史数据转化为模糊概念，并通过软集合理论来对模糊概念之间的关系进行建模，从而更为全面准确地评估客户的信用状况。
二、研究方法及技术路线本研究将采用基于软集合理论的个人信用评级模型。
具体来说，研究将按照以下步骤进行：1. 收集个人历史数据。
包括个人信用记录、还款记录、征信报告等。
2. 将个人历史数据抽象为模糊概念。
采用模糊数学方法将原始数据转化为模糊概念，进而提取出不同方面的信用特征。
3. 基于软集合理论建立评级模型。
采用软集合理论将不同特征之间的关系进行建模，从而对客户的信用水平进行评估。
4. 对模型进行优化。
对模型进行不断的优化，使其能更为准确地评估客户的信用水平。
三、预期成果及应用价值通过本研究，预计可以得出以下研究成果：1. 建立了一种基于软集合理论的个人信用评级模型。
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邮局订阅号：８２－９４６３６０元／年技术创新金融电子《ＰＬＣ技术应用２００例》您的论文得到两院院士关注徐向阳：讲师基于聚类的个人信用评分模型研究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＰｅｒｓｏｎａｌＣｒｅｄｉｔＳｃｏｒｉｎｇＭｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇ（１．河南公安高等专科学校；２．河南师范大学）徐向阳１葛继科２Ｘｕ，ＸｉａｎｇｙａｎｇＧｅ，Ｊｉｋｅ摘要：信用卡公司是一个服务性的金融企业，如何提高在服务过程中的服务质量，改进服务方法，使公司的决策更为准确及时，是信用卡公司追求的一个目标。
本文介绍了神经网络方法及数据挖掘技术在信用卡公司对用户评分中的应用，对比分析了几种个人信用评分模型建模方法的特点，建立了一种决策树－神经网络个人信用评分模型，并针对该模型提出了一种近邻聚类算法，该算法在信用评分应用中可以得到较理想的结果。
关键词：信用评分；神经网络；分类；聚类；决策树中图分类号：ＴＰ１８３ＴＰ３０１．６文献标识码：ＡＡｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｒｅｄｉｔｃｏｍｐａｎｙｉｓａｎｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｔｏｏｆｆｅｒｓｅｒｖｉｃｅｓｔｏｃｕｓｔｏｍｅｒｓ；ｉｔｉｓａｔａｒｇｅｔｆｏｒｃｒｅｄｉｔｃｏｍｐａｎｉｅｓｈｏｗｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｑｕａｌｉｔｙｏｆｓｅｒｖｉｃｅｓａｎｄｈｏｗｔｏｅｎｒｉｃｈｔｈｅｗａｙｓｏｆｓｅｒｖｉｃｅｓ，ａｎｄｈｏｗｔｏｍａｋｅｄｅｃｉｓｉｏｎｍｏｒｅｃｏｒｒｅｃｔｌｙａｎｄｊｕｓｔｉｎｔｉｍｅ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｄｅ－ｓｃｒｉｂｅｓｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅｃｒｅｄｉｔｃａｒｄｃｏｍｐａｎｙｆｏｒｄａｔａｍｉｎｉｎｇａｎｄｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｗｈｉｃｈａｐｐｌｙｆｏｒｐｅｒｓｏｎａｌｃｒｅｄｉｔｓｃｏｒｉｎｇ．Ｃｏｎｔｒａｓｔｅｄａｎｄａｎａｌｙｚｅｄｓｏｍｅｏｆｐｅｒｓｏｎａｌｃｒｅｄｉｔｓｃｏｒｉｎｇｍｏｄｅｌ，ａｎｄｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄａｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｐｅｒｓｏｎａｌｃｒｅｄｉｔｓｃｏｒｉｎｇｍｏｄｅｌ．Ａｔｌａｓｔ，ｉｔｇｉｖｅｓａＶｉｃｉｎａｇｅ－ＥｘｔｅｎｄｅｄＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｎｄａｎａｌｙｚｅｄｉｔｓｕｓａｂｉｌｉｔｙａｎｄｕｔｉｌｉｔｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＣｒｅｄｉｔＳｃｏｒｉｎｇ，ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ，Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ，ＤｅｃｉｓｉｏｎＴｒｅｅ文章编号：１００８－０５７０（２００６）０９－３－０２２９－０３１引言随着信用卡的出现和发展，银行及其他信用卡的发卡机构认识到了信用评分的作用及重要性。
由于每天申请信用卡的人数众多，无论从经济的角度还是从人力的角度，发卡机构都不可能完全依赖人工对申请进行审批，必须有一套比人工主观判断具有更好预测能力的自动信用评分系统。
信用评分本质上是模式识别中的一类分类问题，将企业或个体消费者划分为能够按期还本付息（即＂好＂客户）和违约（即＂坏＂客户）两类。
具体做法是根据历史上每个类别（如期还本付息、违约）的若干样本，从己知的数据中找出违约及不违约者的特征，从而总结出分类的规则，建立数学模型，用于测量借款人的违约风险（或违约概率），从而为消费信贷决策提供依据。
近几年，随着市场竞争的加剧以及计算机技术的发展，一些非参数统计方法以及人工智能模型逐渐被引入到个人信用评分模型中，如神经网络、专家系统、基因算法等均被应用到信用评分卡的开发之中。
这些方法的引入在一定程度上克服了传统分析方法的综合分析能力差、缺乏整体概括能力的缺点，弥补了评价结果的一些不足。
神经网络技术（ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ，ＮＮ）是一种对数据分布无任何要求的非线性技术，它能有效解决非正态分布、非线性的信用评分问题，但它存在解释性差、训练样本集大和训练效率低等缺点。
利用基于聚类的分类信用评分方法可以有效克服神经网络技术在信用评分中存在的问题。
２国内外常用信用评估方法随着信贷业务需要，国内越来越多的金融机构以业务对象的个人信用记录作决策参考，或附以一些评分方法，但毕竟以主观经验为主。
国外已经有人做了大量的工作。
提出了各种评估模型：有ＦＩＣＯ评分模型、神经网络模型、贝叶斯分析模型等等。
采用了各种数学的、统计学的、信息学的方法等等。
取得了一定的效果，特别是ＦＩＣＯ评分模型，更是在西方发达国家成为信用评分事实上的标准。
２．１标准数理统计模型表１美国不同行业常用信用评分模型基于标准数理统计理论的信用评分模型是对大量的个人消费贷款的历史信用数据进行科学的归纳、总结、计算而得到的量化分析公式。
在美国，不同的行业有不同的信用评分模型来帮助专业人士进行信用风险管理，如表１所示。
信用评分模型的关键是科学合理地选出信用变２２９－－技术创新中文核心期刊《微计算机信息》（管控一体化）２００６年第２２卷第９－３期３６０元／年邮局订阅号：８２－９４６《现场总线技术应用２００例》金融电子量，并产生一个公式。
信用评分模型的统计方法有：线性概率模型、Ｌｏｇｉｔ模型、Ｐｒｏｂｉｔ模型、以及判别（Ｄｉｓｃｒｉｍ－ｉｎａｎｔ）分析方法。
２．２数据挖掘方法数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ，ＤＭ）是为了发现事先未知的规则和联系而对大量数据进行选择、探索和建模的过程，其任务可以分为两类：描述和预测。
用于个人信用评分的常用方法包括分类、聚类、关联规则分析、预测、孤立点检测等。
１．分类（Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）：按分析对象的属性、特征建立不同的组类来描述事物。
它基于对类标记已知的数据对象的分析，导出描述并区分数据类或概念的模型（或函数），用以预测类标记未知的对象类，导出模式可以用分类规则、判定树、数学公式或神经网络等形式表示。
２．聚类（Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）：根据“物以类聚”的原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程。
其目的是使得属于同一个簇的对象应该彼此相似，而不同簇的对象应该足够不相似。
３．关联规则分析（Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｒｕｌｅａｎａｌｙｓｉｓ）：某种事物发生时其他事物会发生的一种联系，这些规则展示属性－值频繁地在给定数据集中一起出现的条件，关联规则形式：Ｘ＝＞Ｙ［Ｓ％，Ｃ％］，其中，Ｘ、Ｙ是空间或非空间谓词的集合，Ｓ％表示规则的支持度，Ｃ％表示规则的置信度。
３基于决策属性的分类－聚类个人信用评分模型就个人信用评分建模问题而言，待建模数据库假设为一个信用数据库，它是一个由属性、元组组成的二维表，称之为信用决策表。
属性分为条件属性和决策属性，各条件属性的取值可以是某段区间的连续值，也可以是多个离散值，决策属性取值为百分制。
初始样本集根据决策属性的分数作区段划分，得到多个大类别，为了进一步精确化，再对每一个大类别进行聚类分析，得到多个子聚类，对每个子聚类建立一个能拟合包含在其中的训练样本的子模型。
设训练样本集为Ｓ，Ｓ中共有Ｎ个样品，可以把它看作一个数据库，Ｓ的每个样品是一个元组（即＜属性，值＞对），根据决策属性的取值对训练样本集进行类别划分，划分后可记为：Ｓ１，Ｓ２，．．．，Ｓｋ，共Ｋ类样本子集。
对第ｉ类的样本子集Ｓｉ进行聚类分析，可得到Ｎｉ个子聚类Ｃｊｉ（第ｉ类的样本子集Ｓｉ的第ｊ个子聚类）。
这里ｉ＝１，２，…，Ｋ，ｊ＝１，２，…，Ｎｉ，。
对每个子聚类Ｃｊｉ可建立一个子模型来拟合描述这个子聚类中的所有样本。
如图１所示。
按照上述方法，可以得到一个分类—聚类树，对于基层的子聚类，当某些子聚类满足一定的条件时就可以合并（融合）。
设Ａ＝｛Ｃ１，Ｃ２，．．．，Ｃｍ｝，Ｂ＝｛Ｃｍ＋１，Ｃｍ＋２，．．．，Ｃｎ｝分别为某空间中的由多个子聚类组成的集合。
集合Ａ中的Ｃｉ（ｉ＝１，２，…，ｍ）与集合Ｂ中的Ｃｊ（ｊ＝ｍ＋１，ｍ＋２，…，ｎ）能否合并，可由以下判别方法决定：①若子聚类Ｃｉ的中心在Ｃｊ的边界所构成的区域内，且Ｃｉ与Ｃｊ有部分或全部空间重叠，则Ｃｉ可与Ｃｊ合并；②若子聚类Ｃｉ的中心在Ｃｊ的边界所构成的区域外，但Ｃｉ与Ｃｊ有部分空间重叠，此时需根据空间的比例及实际情况判断Ｃｉ与Ｃｊ是否可合并；③若子聚类Ｃｉ与Ｃｊ完全不重叠，则Ｃｉ与Ｃｊ不能合并。
针对每个子聚类，具体的建模方法可以使用基于粗糙集的神经网络建模方法、神经网络二分类法、径向基函数ＲＢＦ学习算法、范例类比模型法和模糊Ｃ－均值聚类算法（ＦＣＭ）等。
也可以采用ＲＢＦ中的子聚类区域高斯函数描述法来确定其所辖范围，这相当于一个对待测样本判决其所属区域的开关；然后用ＢＰ神经网络模型来做结果评判（对于个人信用评分问题，其结果采用打分法）。
图１基于决策属性的分类—聚类模型图４决策树—神经网络个人信用评分模型图２基于离散属性分类的聚类模型图当完全采用决策树方法时，由于它使用信息熵或其它的启发式信息来选择充当分支结点的属性，用几率代替概率来计算信息熵，随着树的深入构造，误差将会越来越大。
同样，在建立个人信用评分模型时，当完全采用神经网络来对训练样本集建模时，如果训练样本集本身所蕴含的映射系统非常复杂，则神经网络的建立不仅费时而且低效，还可能得不到期望的结果。
２３０－－邮局订阅号：８２－９４６３６０元／年技术创新金融电子《ＰＬＣ技术应用２００例》您的论文得到两院院士关注基于“分而治之”的思想，本文提出一种决策树－神经网络方法。
首先，基于决策树算法思想对样本数据集进行粗划分（采用有用的离散条件属性充当决策树的分支结点属性），对所得高层决策树的每个叶子结点所属的样本子集进行聚类分析，得到代表每个局部分布特性的子聚类样本集；然后，对每个子聚类样本集进行建模拟合。
这种智能融合方法可以吸取前二种方法的长处，避开它们的短处，从而得到更好的样本集拟合及预测效果。
如图２所示。
其中，对于子聚类样本集的建模拟合，可以采用以下二种方法来实现：①子聚类样本点非矢量差建模：这种模型直接拟合子聚类中的训练样本点，可以采用神经网络来建模。
每个神经网络的输入为相应子聚类所属样本点的有用连续条件属性，网络的期望输出为每个样本点的决策属性取值，神经网络起到一个非线性映射系统的作用。
②子聚类样本点矢量差建模：对于任一子模型，其输入维数等于样本的有用连续条件属性数，取这个子模型所对应的子聚类中的所有样本矢量与核心样本矢量的矢量差作为输入，这样的子模型需要保存核心样本矢量（包含决策属性值）。
该方法类似于范例类比学习。
５近邻扩展聚类算法这里提出一种名为名为近邻扩展聚类法（Ｖｉｃｉｎａｇｅ－ＥｘｔｅｎｄｅｄＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇ，ＶＥＣ）的样本聚类算法来对样本子集进行聚类。
设待学习样本集Ｓ＝｛ｓ１，ｓ２，．．．，ｓｎ｝。
１．初始化种子ｓα＝ｓ１，剩余集ＳＬ＝Ｓ－｛ｓａ｝；２．从剩余集中按照某种扩展标准（如欧氏距离）来扩展种子的近邻，形成一个近邻集；３．Ｉｆ｛当前种子的近邻集样本数大于阈值σ（目的是为了避免极端情况的错分）；｝Ｔｈｅｎ｛将这个种子与其近邻集组成一个聚类，再从这个聚类中选取一个其近邻集样本数大于阈值σ的样本替换为新的种子，继续扩展，得到的近邻集添加到这个聚类，直到聚类集中所有合乎标准（即其近邻集样本数大于阈值σ）的样本都作过种子为止，最后可得到一个聚类集；｝Ｅｌｓｅ｛将这个种子标识为孤立点样本（其近邻集样本数为０）或边缘样本（边缘样本的近邻集样本数介入０和σ之间，它在第３步中可曾被归入聚类集）；｝４．将样本集Ｓ＝｛ｓ１，ｓ２，．．．，ｓｎ｝去掉已组成聚类的样本和孤立点样本，组成剩余集ＳＬ；５．Ｉｆ｛剩余集ＳＬ非空；｝Ｔｈｅｎ｛从剩余集ＳＬ中选取一个样本作为种子，转第２步；｝Ｅｌｓｅ｛算法结束，得到的各个聚类集即为所求。