使用Clementine窗口可轻松创建新项目。
可在没有打开项目的构建状态下创建项目，也可关闭现有项目并重新开始。
在流工作区菜单中，选择“文件”→“工程”→“新建工程...”命令。
创建项目-数据挖掘原理和SPSS-Clementine应用精华
相关推荐
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
数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用指南
图19-23展示了如何设置和读取追加节点数据。追加节点通过从同一数据源读取所有记录，并保持数据结构的一致性，直至数据源无更多记录。
数据挖掘
0
2024-10-12
数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典
在这本书中，我们深入探讨了数据挖掘的基础原理，并详细介绍了如何利用SPSS-Clementine软件进行应用。通过本书，读者可以系统地学习数据挖掘技术，掌握SPSS-Clementine的实际操作技能。
数据挖掘
0
2024-10-16
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
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