《表4 某省最终聚类结果：NLP技术在农行信用卡风险管理领域的应用》

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《NLP技术在农行信用卡风险管理领域的应用》

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经过上一步将地址划分到区级别，现对分到同一个区下的地址进行进一步聚类。采用Kmeans、DBScan以及层次聚类方式进行进一步细分。我们对最终的结果进行了抽样统计。随机抽取10 000个地址，统计聚类错误的数量占比，进而得到每个城市聚类的准确度。聚类错误的数量占比=地址非所在类别的数量/总地址数量。以聚类的准确度作为评价聚类效果的指标。我们通过综合评估聚类算法的效率、轮廓系数以及聚类效果，最终选择KMEANS算法。聚类的准确度有了显著的提高，且各个类的分布更加均衡（见表4）。