基于值差度量和聚类优化的K最近邻算法在银行客户行为预测中的应用

为提升贷款金融客户行为预测的准确性,针对传统的K-最近邻（KNN）算法在数据分析中处理非数值因素的不完备问题,提出了一种采用值差度量（VDM）距离的对聚类结果迭代优化的改进KNN算法。首先对收集到的数据信息进行基于VDM距离的KNN算法的聚类,再对聚类结果进行迭代分析,最后通过联合训练提高了预测精度。基于葡萄牙零售银行2008-2013年收集的客户数据比较可知,改进的KNN算法与传统的KNN算法、基于属性值相关距离的KNN改进（FCD-KNN）算法、高斯贝叶斯算法、Gradient Boosting等现有算法相比具有更好的性能和稳定性,在银行数据预测客户行为中具有很大的应用价值。