论文研究-模糊粗糙集与SVM的彩铃客户挖掘模型.pdf
针对彩铃业务交易记录较多和客户属性的高维度及混合性的特点，建立了基于信息熵度量的模糊粗集属性约简和RBF-SVM分类的彩铃客户挖掘模型。通过10 折交叉验证，对来自两个地市的营销返回样本，在选择特征数量和分类精度之间的差别与其他5个模型进行了比较分析。实验结果显示此模型获取了相对最高的平均分类精度（80.43%）和最少的平均特征属性（2.5个），有效地约简了属性并改善了分类能力。
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