SPSS-Clementine数据挖掘技术手册支持向量机基础详解

多类支持向量机算法详解及SPSS-Clementine应用指南

多类支持向量机算法在数据挖掘中的应用十分广泛，特别是在处理多类问题时，通常通过转化为二元分类问题并进行进一步处理。将详细介绍其原理及在SPSS-Clementine中的实际应用。

数据挖掘 0 2024-08-18

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

数据挖掘技术探索与SPSS-Clementine应用手册

数据挖掘技术的探索包括了聚类分析原理、常用算法分类、划分聚类方法、层次聚类方法、基于密度的聚类方法、基于网格的聚类方法、基于模型的聚类方法、高维数据的聚类方法以及模糊聚类FCM的应用实例分析。

数据挖掘 0 2024-08-11

数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用手册

19.3.1 数据挖掘类型节点图19-33的设置类型节点指定字段的一系列重要属性。我们可以描述类型节点的特征，实例化它们，并处理缺失数据。

数据挖掘 0 2024-08-14

数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用手册

23.3.2.3 设置项目属性t可以使用项目属性对话框来自定义项目的内容和文档。要访问项目属性，一般执行以下操作： Step1.右键单击项目工具中的根文件夹，然后选择“工程属性”命令；或者右键单击项目工具中的非根文件夹，然后选择“工程” →“工程属性”命令。工程选项卡对话框如图23－9工程选项卡对话框所示。 Step2.单击“工程”选项卡以指定项目的相关信息。

数据挖掘 0 2024-08-25

数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典详解

17.5计算标准t17.5.1交叉验证标准t交叉验证的概念是将样本分成两个子集：一个包含n-m个样本的训练样本集，另一个包含m个样本的验证样本集。第一个样本集用于建模，第二个样本集用于评估预期偏差或估算距离。例如，在具有定量输入的神经网络中，通常使用高斯偏差：（17-30）

数据挖掘 2 2024-07-17

数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典详解

C5.0节点成本页签C5.0节点对话框用于显示错误归类损失矩阵，指定不同类型预测错误之间的相对重要性。图21-20展示了错误归类损失的成本对比。损失矩阵显示每一可能预测类和实际类组合的损失情况，允许用户自定义损失值以及改变预测类与实际类组合的损失值。

数据挖掘 0 2024-09-01

SPSS-Clementine 抽样节点详解

抽样节点 可选择按指定模式（包含或排除）抽取或丢弃记录。 样本：- 连续抽取：从第一条记录开始连续抽取。- n中取1：每 n 条记录抽取或丢弃一条记录。- 随机 %：随机抽取数据集指定百分比的样本。 最大样本量：设定抽取的样本最大数量。 随机数种子：设置随机种子值，用于生成随机数。

数据挖掘 4 2024-05-13

数据挖掘技术及其在SPSS-Clementine中的应用

数据挖掘技术在SPSS-Clementine中的应用十分重要。用户可以根据需要选择导入各种类型的SAS文件，包括适用于Windows/OS2的SAS (.sd2)、适用于UNIX的SAS (.ssd)、SAS传输文件 (.tpt) 和SAS版本7/8/9 (.sas7bdat)。导入过程中，用户可以指定文件名或通过浏览文件位置来选择文件。此外，用户还可以从SAS数据文件中选择特定成员进行导入，并读取用户格式以确保数据的正确格式化。如果需要格式化文件，用户可以勾选相关选项来激活此功能。

数据挖掘 2 2024-07-23