贝叶斯分类原理与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

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

数据预处理分类-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典

数据预处理分类：从对不同的源数据进行预处理的功能来分，数据预处理主要包括数据清理、数据集成、数据变换、数据归约等4个基本功能。在实际的数据预处理过程中，这4种功能不一定都用到，而且，它们的使用也没有先后顺序，某一种预处理可能先后要多次进行。

数据挖掘 0 2024-08-08

贝叶斯公式与朴素贝叶斯

贝叶斯公式描述了事件在已知条件下发生的概率。朴素贝叶斯是一种机器学习算法，它假设特征在给定类的情况下相互独立。

算法与数据结构 2 2024-05-13

图数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典

图20-2以颜色为层次的图和图20-3以大小为层次的图详细介绍了数据挖掘的原理和SPSS-Clementine应用方法。

数据挖掘 1 2024-07-17

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