作　　者： ; ; ;

机构地区： 华南理工大学计算机科学与工程学院

出　　处： 《计算机应用》 2006年第6期1406-1408,共3页

摘　　要： 针对数据预处理的方法进行了研究,提出了基于非线性相关性分析与量化(Non-LinearCorrelation Analysis,NLCA)算法。NLCA算法是一种基于在多重图中通过对多重边聚合从而达到约简的工具,它包括边聚合与点聚合。这种算法能够很好地表示实时数据全局的相关性,改进了现有使用联合概率的单一计算方法。对该算法进行了大量实际数据的验证,显示出它是一种优于现有的数据预处理方法。 An estimation model for credit risk and the optimal portfolio in the commercial bank has become an extremely important subject to business dealing. A novel pretreatment method of Non-linear Correlation Analysis（NLCA） was presented in the data mining of credit risk evaluation and the optimal portfolio, and the aggregation character of the conjunction graph was studied , then the convergence and validity of the arithmetic of NLCA was put out , at last applying it to the real data.

关 键 词： 非线性相关性分析 数据挖掘 信用风险评估 聚合 关联图

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]