电脑知识与技术
電腦知識與技術
전뇌지식여기술
COMPUTER KNOWLEDGE AND TECHNOLOGY
2014年
4期
760-761
,共2页
财务管理%数据分类%支持向量机
財務管理%數據分類%支持嚮量機
재무관리%수거분류%지지향량궤
financial management%data classification%support vector machine
针对财务管理中的数据量问题，提出使用监督性支持向量机(SVM)算法解决财务数据分类问题。首先，将财务数据按照不同的年份，不同的部门进行预处理，并将其标签化；其次，按照一定比例选择训练数据和验证数据，将训练数据输入到SVM中进行分类器的训练；最后利用最优分类器完成财务数据分类。实验结果表明：所提出的算法在财务管理中有较高的应用价值。
針對財務管理中的數據量問題，提齣使用鑑督性支持嚮量機(SVM)算法解決財務數據分類問題。首先，將財務數據按照不同的年份，不同的部門進行預處理，併將其標籤化；其次，按照一定比例選擇訓練數據和驗證數據，將訓練數據輸入到SVM中進行分類器的訓練；最後利用最優分類器完成財務數據分類。實驗結果錶明：所提齣的算法在財務管理中有較高的應用價值。
침대재무관리중적수거량문제，제출사용감독성지지향량궤(SVM)산법해결재무수거분류문제。수선，장재무수거안조불동적년빈，불동적부문진행예처리，병장기표첨화；기차，안조일정비례선택훈련수거화험증수거，장훈련수거수입도SVM중진행분류기적훈련；최후이용최우분류기완성재무수거분류。실험결과표명：소제출적산법재재무관리중유교고적응용개치。
For the problem of data size in the financial management, we propose a method based on support vector machine to solve the data classification. Firstly, the training and testing data can be selected, and the training data is used to establish the classi-fiers. Finally, the financial data classification can be achieved by the optimal classifier. The experimental results show that the pro-posed method has the application of value in the financial management.
