基于流形学习的多核svm财务预警方法研究

？在进行财务困境预测时，为了客观全面地反映企业的财务状况，纳入较多的预警指标，数据集维度将变得很大，传统方法求解此类问题效果并不理想.流形学习处理高维数据具有较好的降维效果，多核svm对于分布不平坦的数据具有很好的分类性能.基于此，提出了“流形学习+多核svm”的混合算法财务预警模型，该模型适用于具有大量指标集的财务预警.实验结果表明，与传统预警方法相对比，其具有更优的预测性能.