- 多重方式专家页签应用于复杂模型构建。
- 允许构建嵌套模型，例如决策树中包含回归模型。
- 提供多种专家模式，如分类、回归和聚类。
- 可用于数据探索、模型开发和预测。
多重方式专家页签解析
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主要内容:
变量选择: 列出了用于聚类分析的变量。
聚类数量: 显示了算法找到的聚类数量。
其他参数: 汇总了其他重要的参数设置，例如距离度量、聚类准则等。
通过汇总页签，用户可以快速了解 TwoStep 聚类分析的关键配置信息，方便进行结果解读和模型调整。
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package menu;
import java.awt.event.ActionEvent;
import java.io.*;
import java.sql.*;
import oracle.sql.CLOB;
import com.runqian.report.cellset.*;
import com.runqian.report.ide.ReportFrame;
import com.runqian.report.ide.configmenu.CMAction;
public class Menu001 extends CMAction {
public void actionPerformed(ActionEvent arg0) {
String reportString = getCurrentReportAsString();
if(reportString == null) return;
String rptName = handler.processMessage(\"getFileName\", null).toString();
if(rptName == null) return;
ReportFrame rf = (ReportFrame)handler.processMessage(\"getParentFrame\", null);
try {
Connection conn = rf.dss.getActiveConnection().getConnection();
conn.setAutoCommit(false);
Statement stmt = conn.createStatement();
oracle.sql.CLOB rptClob = getReportClob(stmt, rptName);
clobWrite(rptClob, reportString);
conn.commit();
} catch (Throwable e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
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规则：具体描述了数据序列中的模式，例如“购买产品 A，然后购买产品 B”。
支持度：表示该规则在所有数据序列中出现的频率，体现了规则的普遍性。
置信度：衡量规则预测准确性的指标，表示在包含前项序列的情况下，出现后项序列的概率。
提升度：评估规则实际效用的指标，反映了相比随机情况下，该规则对预测结果的提升程度。
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优点：操作简便直观。
缺点：执行速度慢，过程无法保存。
2. M文件程序执行：
将多条命令编写为程序，存储在 M 文件中。
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