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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 제30권 제2호(Ⅰ)
발행연도
2003.10
수록면
190 - 192 (3page)

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소비자의 신용 대출 규모가 점차 증가하면서 기업에서 고객의 신용 등급에 의한 정확한 고객 분류를 필요로 하고 있다. 이를 위해 판별 분석과 신경망의 역전파(BP:BackPropagation)를 이용한 고객 분류 시스템이 연구되었다. 그러나, 판별 분석을 사용한 방법은 불규칙한 신용 거래의 성향을 보이는 비정규 분포의 고객 데이터의 영향으로 여러 개의 판별 함수와 판별점이 존재하여 분류 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 신경망을 이용한 방법은 불규칙한 신용 거래의 성향을 보이는 고객 데이터에 의해서, 지역 최소점(Local Minima)에 빠져 최대의 분류 정확률을 보이는 분류자를 얻지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 기존 연구의 분류 정확률을 저하시키는 단점을 해결하기 위해 ... 전체 초록 보기

목차

요약

1. 서론

2. SVM

3. 점진적 앙상블 SVM을 이용한 고객 분류 방법

4. 실험

5. 결론 및 향후 과제

6. 참고문헌

참고문헌 (0)

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