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

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

数据挖掘中的聚类分析 SPSS-Clementine应用详解

聚类分析是根据事物的属性将其聚集成类别，以最大化类内相似性和最小化类间相似性。数据挖掘要求聚类具备可伸缩性，能够处理不同类型的属性，并发现任意形状的聚类。SPSS-Clementine应用在此过程中起到关键作用，帮助用户减少领域知识输入的需求，同时提高对噪声数据的处理能力。

数据挖掘 2 2024-07-17

空间分类算法与空间趋势分析数据挖掘原理及SPSS-Clementine应用手册

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。

数据挖掘 2 2024-07-28

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