44、人工神经网络的分层抽样算法：原理与银行信贷风险分析应用

人工神经网络的分层抽样算法：原理与银行信贷风险分析应用

在当今数据驱动的时代，处理大规模数据并从中提取有价值的信息是许多领域面临的挑战。金融领域尤其如此，大量的交易数据、客户信息等需要高效的分析方法来进行处理。本文将介绍一种分层抽样算法（SSA），并探讨其在人工神经网络（ANN）中的应用，特别是在银行信贷风险分析中的应用。

1. 分层抽样与数据处理

分层抽样是一种概率抽样方法，它将整个总体或“研究对象”划分为不同的子组或层次，使得每个个体只能属于一个层次。通过在每个层次中分别使用抽样技术来创建数据样本，分层抽样能够获得具有较小标准差的样本，这对于计算层次大小、样本块大小和样本大小至关重要。

在实际应用中，分层抽样算法（SSA）通过逐步调整每个层次中样本的提取，确保最终样本能够最好地代表总体。该算法将总体数据库划分为数据簇，根据用户预先定义的大小（n > 0）进行处理。SSA算法的主要步骤如下：
- 计划（P） - 算法结构 ：定义算法执行的参数。
- 执行（D） - 总体分析 ：
1. 获取数据簇。
2. 定义参数。
3. 进行相关性分析（簇/总体）。
4. 计算估计的总体指标。
5. 分析和可视化数据。
6. 评估簇指标。
7. 分析异常值。
8. 评估无异常值的簇指标。
9. 计算簇方差和样本大小。
10. 进行数据分析和可视化。
11. 提取样本并进行验证。
12. 实施定性抽样。
- 检查（C） - 抽样整合