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随着经济的快速发展,居民消费能力不断增强,金融业个人信贷业务得到了迅猛发展。但是信贷违约、诈骗等不法活动日益猖獗,严重影响了我国的金融秩序。研究个人信贷数据及违约挖掘模型成为了学者们关注的焦点。个人信贷数据属于典型的类别不平衡数据,传统的样本平衡算法忽视了数据边缘分布带来的数据噪声问题,而且信贷违约领域缺少对最新数据的探索分析,该领域主流机器学习算法的不适应性也为模型的应用带来了困难。针对这些亟待解决的问题,本文进行了如下工作:(1)提出并设计了径向基-谱聚类样本平衡算法(RBF-SC)。近年来学者