PCA和支持向量机在财务分析中的应用

摘要：

提出了基于主成分分析(PCA)的支持向量机分类原理,并应用于财务指标的分析研究.主要思想是先将训练样本和测试样本的属性集进行标准化处理,计算各属性间的相关程度,构造新属性集,然后使用支持向量分类机对训练样本进行训练,构造决策函数,最后将决策函数对测试样本进行测试.本文选择我国2000年末106家上市公司的主要财务指标进行经营状况的分类测试,实验结果表明,使用本文的分类模型可提高模式识别的准确度.

关键词：财务指标、主成分分析、支持向量机

所属期刊栏目：85

分类号：TP181(自动化基础理论)

在线出版日期：2007-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：35-38