SAS/EM

SAS EM数据挖掘实战指南

通过实际案例，逐步讲解如何运用SAS EM进行数据挖掘，适合初学者构建完整知识体系。

数据挖掘 7 2024-04-30

SAS/EM数据变量转换工具

SAS/EM数据变量转换工具能够对数据进行多种转换操作，并将转换结果作为新变量存储在样本数据中。 数据转换的目的是提高数据与模型的拟合度，例如将非线性模型线性化、增强变量稳定性等。 该工具支持多种转换方式，包括取幂、对数、开方等，也支持用户自定义公式进行转换。

数据挖掘 3 2024-05-23

SAS/EM决策树可视化探索

SAS/EM决策树可视化探索 SAS/EM 决策树模型可能会生成复杂的结构，为了便于理解和应用，SAS/EM 提供了可视化浏览工具，帮助用户高效地解读决策树。 主要工具包括： 汇总表： 展示决策树的基本信息和统计数据。 导航浏览器： 提供交互式界面，方便用户浏览决策树的各个节点。 图形显示： 以图形化方式呈现决策树结构，清晰直观。 评价图表： 展示决策树的评估指标，帮助用户判断模型的性能。 通过这些工具，用户可以深入了解决策树的构建过程和结果，从而更好地应用于实际决策中。

算法与数据结构 3 2024-04-30

SAS/EM 决策树可视化浏览工具

SAS/EM 提供决策树浏览工具，可帮助用户查看和分析复杂的决策树架构，包括决策树摘要表、导航浏览器、图形显示和评价图表。

数据挖掘 3 2024-05-25

SAS/EM数据筛选工具数据挖掘的新利器

SAS/EM数据筛选工具能够从观测值样本中剔除不需要的数据，无论是分类变量还是区间变量，都能按要求排除不符合取样标准的数据，以更好地满足数据挖掘的需求。

算法与数据结构 2 2024-07-17

SAS/EM数据仓库与数据挖掘原理及应用

SAS/EM数据获取工具允许用户通过对话框指定数据集名称及数据挖掘中所需变量。变量主要分为两类：区间变量（Interval Variable），用于统计处理；这些变量在数据输入阶段可设定最大值、最小值、平均值、标准差等统计指标，并检查缺漏值百分比。这些设定可在数据获取初期即进行质量检查，提供数据质量预览。

数据挖掘 2 2024-07-17

SAS/EM数据挖掘技术及其应用优化数据筛选工具

SAS/EM的数据筛选工具能够有效地从观测值样本中排除不需要的数据，无论是分类变量还是区间变量，都能按需排除。这种数据筛选使得样本更符合数据挖掘的需求。

数据挖掘 0 2024-08-04

SAS/EM数据获取工具在数据挖掘技术及应用中的综合应用

SAS/EM数据获取工具通过对话框指定使用的数据集名称和数据变量，在数据挖掘中起到关键作用。变量分为两类：区间变量是需要统计处理的变量，可以在数据输入阶段指定最大值、最小值、平均值、标准差等处理方式，并检查缺漏值百分比，确保数据质量。

数据挖掘 2 2024-07-19

EM算法详解

通过明确的实例展示EM算法的工作原理 深入分析EM算法的机制，揭示其运作方式

算法与数据结构 6 2024-05-15

SAS/EM数据筛选工具在数据仓库与数据挖掘中的原理与应用

SAS/EM数据筛选工具允许用户从观测值样本中排除不需要的数据，无论是分类变量还是区间变量，都可以根据设定的条件进行筛选。这样可以确保样本数据更加符合数据挖掘的需求。

数据挖掘 2 2024-07-16