基于主成分分析的支持向量机对购房意愿的分类研究 |
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引用本文: | 邹玉梅,范敬雅,张鹏程.基于主成分分析的支持向量机对购房意愿的分类研究[J].技术与创新管理,2016(5):544-546. |
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作者姓名: | 邹玉梅 范敬雅 张鹏程 |
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作者单位: | 山东科技大学数学与系统科学学院,山东青岛,266590 |
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基金项目: | 国家统计局重点课题(2014LZ41) |
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摘 要: | 居民的购房意愿在整个宏观层面上影响着整个社会结构的变迁和转型。文中基于500份居民购房意愿调查问卷,利用主成分分析法提取了主要特征,对主成分序列建立了支持向量机分类模型。五折交叉验证结果表明:分类效果良好,对政府和房地产开发商进行客户细分、制定营销策略有一定的借鉴意义。
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关 键 词: | 购房意愿 主成分分析法 核函数 五折交叉验证 支持向量机分类 |
The Classification of Purchasing houses based on Principal Component Analysis and Support Vector Machine |
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