数据挖掘中的聚类分析 SPSS-Clementine应用详解

聚类分析中的数据类型——数据挖掘原理及SPSS-Clementine应用手册

8.1.2 聚类分析中的数据类型包括数据矩阵和相异度矩阵。数据矩阵使用m个变量（也称为属性）来描述n个对象，相异度矩阵则记录了对象之间的相似度，通常以一维矩阵表示。

数据挖掘 0 2024-08-30

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

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应用指南深入理解数据挖掘中的聚类分析

聚类分析是数据挖掘中常用的技术之一，其原理包括各种算法和方法，如层次聚类、基于密度的聚类以及基于模型的聚类等。详细介绍了SPSS Clementine在聚类分析中的应用实例。

数据挖掘 2 2024-07-13

数据挖掘社会需求与SPSS-Clementine应用详解

随着时间推移，人类所积累的数据量每月增长超过15%，这种情况下，仅依赖人类分析数据已经不再可行。据估计，全球信息量每二十个月翻倍，而数据库的数量和规模增长速度更快。数据挖掘技术成为了解这些数据的关键工具。

数据挖掘 0 2024-09-13

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