分层遗传算法关键问题与SPSS-Clementine应用指南

数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用指南

5.2.2.1.相关概念t假定给定的样本数据为Y、X，其中因变量样本数据矩阵Y=(y1,y2,…,yn)是p×n样本矩阵，即p个因变量，n个样本；自变量样本数据矩阵X是q×n矩阵，即q个自变量，n个样本。在实际计算时，X一般是将原始数据中心化后得到的样本矩阵，即：X×1n＝0。

数据挖掘 3 2024-07-15

数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用指南

图21-91展示了线性回归节点汇总页签的详细内容，涵盖了数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用的重要节点。

数据挖掘 3 2024-07-16

数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用指南

19.2.4统计汇总图19-21展示了一个汇总节点的实例。汇总节点能够将一系列输入记录转换为综合且总结性的输出记录，具体的汇总对话框如图19-21所示。

数据挖掘 0 2024-08-10

参数估计与SPSS-Clementine应用指南

在数据挖掘中，参数估计是一项关键技术。SPSS-Clementine作为应用工具，有效支持了这一过程。

数据挖掘 0 2024-09-13

数据挖掘的原理与SPSS-Clementine应用指南

生成异常节点图21-55生成异常节点对话框汇总页签

数据挖掘 0 2024-08-11

数据挖掘规范与标准SPSS-Clementine应用指南

数据挖掘在解决复杂问题时展现了多种模式和算法的能力，具备数据选择、可视化、扩展性和易操作性，同时支持多种数据存取接口。

数据挖掘 0 2024-09-14

贝叶斯分类原理与SPSS-Clementine应用指南

贝叶斯分类是数据挖掘中的基础方法，通过贝叶斯信念网络实现。SPSS-Clementine应用于贝叶斯分类过程中，展示其实际应用价值。

数据挖掘 2 2024-07-17

数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典

用户可以从数据流的任何非终端节点中生成用户输入节点。具体步骤包括：（1）确定在流程的哪一点输入节点；（2）右键单击节点并选择“生成用户输入节点（P）”，将节点数据导入用户输入节点；（3）用户输入节点负载了流程下游的所有过程，代替原有节点。生成后，节点从原数据中继承了所有数据结构和字段类型信息（如果可以继承）。

数据挖掘 2 2024-07-18

数据挖掘技术与SPSS-Clementine应用详解

在SPSS-Clementine中，数据挖掘技术涵盖多种数据类型：连续型适用于数值描述，离散型适用于描述未知数量的字符串，标志型用于仅有两个值的数据，集合型描述多个具体值的数据，有序集合型用于有内部顺序的数据，无类型则适用于不符合以上任一种类的数据或含有众多元素的集合类型数据。

数据挖掘 2 2024-07-24