支持向量机在银行贷款客户分类中的应用研究

随着客户关系管理系统的不断发展和应用，使用先进的算法进行客户分析变得越来越重要。尤其是象银行这种以客  户为导向的行业，客户分析是十分必要的。当前，支持向量机方法作为一种统计学习理论的分类方法已经发展的比较成熟而  且成功应用到了很多领域。文章解决的主要问题是对银行的客户数据根据其属性对客户进行分类，为银行的客户关系管理系  统提供一种可靠的分类方法。文中主要介绍了银行的客户分类学习的过程和结果，如，客户数据清洗，数据预处理，SVM  进  行数据分类，多类分类处理，客户属性选择等问题。关键词：客户关系管理；支持向量机；数据挖掘；客户分类;属性选择Abstract：With  the  development  and  application  of  the  customer  relationship  management,  it  become  more  important  to  analyze  the  customer  using  advanced  data  mining  algorithms.  And  recently  Support  Vector  Machine,  a  statistical  theory  method,  has  been  successfully  developed  and  applied  to  many  areas.  Support  Vector  Machine  is  chose  as  the  data  mining  method  in  the  analytical  Customer  Relationship  Management  system.  The  main  problems  are  the  customer  classification,  potential  customers  finding  based  on  bank  credit  customer  data  which  is  mainly  about  the  properties  of  the  customers.  The  customer  data  preprocess  and  dataclassification  process  by  using  Support  Vector  Machines,  and  some  results  are  presented  in  detail.Keywords:  CRM  (customer  relationship  management);  SVM  (support  vector  machine);  DM  (data  mining);  customer  classification;  attribute  selection