摘要：目前的信用卡信用风险研究主要是如何提高模型的预测准确率。针对银行信用卡数据的异质性和信用数据的高度非线性，本文提出了对持卡人信用风险管理的混合数据挖掘方法。该方法包含两个阶段，在聚类阶段，样本数据被聚成同质的类，删除孤立点，不一致样本点重置标签，使样本更具有代表性；在分类阶段，基于样本进行训练生成支持向量机分类器法，对待分样本分类。基于实际数据进行了数值实验，并根据各类样本的特点提出了相应的风险管理策略。

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