数据挖掘技术探索与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。

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。

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。

15.1.4.2空间分类算法与空间趋势分析，空间分类是指分析空间对象基于其特定的空间属性进行分类模式。空间因素可以包括非空间属性和空间属性，有时也会同时使用。样本数据的训练可以通过改进传统的分类算法来实现。空间决策树技术通过两步方法构建决策树，基于实体与其相邻实体的关系来描述类的特征。这种方法假设类的描述依赖于与实体最相关的谓词集合。

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。

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。

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）。

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。

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。