多重散点图节点-数据挖掘基础及SPSS-Clementine实战指南
多重散点图节点是一种特殊的散点图类型,用于展示单一X字段对多个Y字段的关系。每条Y字段以不同颜色的线条表示,每条线条均代表一个Y模式,并且X轴被设置为排序的散点图节点。这种图表特别适用于时间序列数据,有助于分析变量在不同时间段内的波动状况。
数据挖掘
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2024-08-29
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
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2024-07-24
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
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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
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2024-09-01
对节点数据的排序-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典
19.2.5 对节点数据的排序
排序节点根据一个或多个字段值对记录进行升序或降序排列。
一般做法是:首先使用汇总节点汇总数据,然后使用排序节点将汇总数据按照记录数目降序排序。将这些结果显示在一个表中,会有助于探索分析数据并作出决策。
数据挖掘
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2024-07-12
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
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2024-07-17
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
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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
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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
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2024-07-16