【正文】 過濾參數(shù)設(shè)置第二步：線性辨別應(yīng)用搜索“Linear Discriminant Analysis”線性辨別分析操作符，并將其拖拽到執(zhí)行界面加入到執(zhí)行流程中來(lái)，LDA操作符不需要設(shè)置參數(shù)。此項(xiàng)測(cè)試旨在檢查運(yùn)動(dòng)員朝各個(gè)方向敏捷、精確、有力移動(dòng)的能力。反應(yīng)能力： 參與者在接受一系列反應(yīng)能力測(cè)試后獲得的成績(jī)。沿用多元回歸模型的稱謂，在判別分析中稱分組變量為因變量，而用以分組的其他特征變量稱為判別變量（discriminant variable）或自變量。 我們可以看到三個(gè)屬性中的每個(gè)屬性的平均值，以及對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差和范圍。 最近她一直在閱讀醫(yī)學(xué)刊物和其他文章，并發(fā)現(xiàn)好多文章都在強(qiáng)調(diào)體重、性別和膽固醇對(duì)患冠心病的影響。分群2特點(diǎn)：R分布在20~45天之間；消費(fèi)次數(shù)集中在5~25次；消費(fèi)金額在800~1600。聚類的結(jié)果可能依賴于初始聚類中心的隨機(jī)選擇，可能使得結(jié)果嚴(yán)重偏離全局最優(yōu)分類。與分類模型需要使用有類標(biāo)記樣本構(gòu)成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)不同，聚類模型可以建立在無(wú)類標(biāo)記的數(shù)據(jù)上，是一種非監(jiān)督的學(xué)習(xí)算法。度量樣本之間的相似性最常用的是歐幾里得距離、曼哈頓距離和閔可夫斯基距離；樣本與簇之間的距離可以用樣本到簇中心的距離；簇與簇之間的距離可以用簇中心的距離。 聚類分析算法評(píng)價(jià)聚類分析僅根據(jù)樣本數(shù)據(jù)本身將樣本分組。Sonia 的目標(biāo)是確定由公司提供保險(xiǎn)服務(wù)且因體重和/或高膽固醇患冠心病的風(fēng)險(xiǎn)非常高的人員，并試圖聯(lián)絡(luò)這些人員。 操作符流程視圖 結(jié)果集過濾參數(shù)設(shè)置第三步：輸出結(jié)果點(diǎn)擊運(yùn)行， 篩選類別后的輸出結(jié)果 這樣我們的主人公，就可以根據(jù)顯示輸出的結(jié)果，來(lái)重點(diǎn)關(guān)注疾病的高發(fā)人群，從而有針對(duì)性的進(jìn)行服務(wù)。多年來(lái)，他看到有些人具有極高的天賦，無(wú)論選擇專攻任何體育項(xiàng)目都能有杰出的表現(xiàn)。 通過冰敷、休息、舒展肢體等方法治療的常見傷被記錄為 0。 讓運(yùn)動(dòng)員參與各種模擬情景，以便測(cè)試他們?cè)谑欠駬]棒、是否傳球、是否朝運(yùn)動(dòng)場(chǎng)上可能有利的位置移動(dòng)等方面的選擇。點(diǎn)擊運(yùn)行，我們可以看到綠色的這一列，就是它的預(yù)測(cè)結(jié)果，這里它幫我們根據(jù)每一個(gè)新同學(xué)的測(cè)試成績(jī)，對(duì)其進(jìn)行的專攻的體育項(xiàng)目的預(yù)測(cè)判斷。將 “”數(shù)據(jù)集導(dǎo)入到 RapidMiner 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)中，保存為//Local Repository/data/判別分析_Training。耐力： 參與者接受一系列身體素質(zhì)測(cè)試，其中包括跑步、柔軟體操、有氧心肺功能運(yùn)動(dòng)和長(zhǎng)距離游泳。 雖然學(xué)院對(duì)參加多種不同體育項(xiàng)目的男生和女生都進(jìn)行了這些測(cè)試，但在此項(xiàng)初步研究中，我們和 Gill 決定只查看男生的數(shù)據(jù)。最終，他希望可以就每個(gè)運(yùn)動(dòng)員可能最應(yīng)選擇專攻哪個(gè)體育項(xiàng)目，向他們提供建議。 和在許多數(shù)據(jù)集中的典型做法一樣，性別屬性使用 0 來(lái)表示女性，并使用 1 來(lái)表示男性。表示被聚類集合對(duì)象的總數(shù)。根據(jù)這些數(shù)據(jù)將客戶分類成不同客戶群，并評(píng)價(jià)這些客戶群的價(jià)值。K中心點(diǎn)K均值算法對(duì)孤立點(diǎn)的敏感性，K中心點(diǎn)算法不采用簇中對(duì)象的平均值作為簇中心，而選用簇中離平均值最近的對(duì)象作為簇中心。該算法原理簡(jiǎn)單并便于處理大量數(shù)據(jù)。部分餐飲客戶的消費(fèi)行為特征數(shù)據(jù)如表95。 表示需要被聚類的集合，表示第個(gè)聚類對(duì)象。使用該保險(xiǎn)公司的索賠數(shù)據(jù)庫(kù)，Sonia 提取了 547 個(gè)隨機(jī)挑選的人員的三個(gè)屬性，即受保人最近的體檢表上記錄的體重（單位：磅）、最近一次驗(yàn)血時(shí)測(cè)得的膽固醇水平，以及性別?，F(xiàn)在他想知道他是否可以使用先前部分客戶的以往成績(jī)，為即將到來(lái)的高中運(yùn)動(dòng)員預(yù)測(cè)主攻的體育項(xiàng)目。 在過去的幾年中，進(jìn)入 Gill 學(xué)院的每個(gè)運(yùn)動(dòng)員都接受了一系列針對(duì)多項(xiàng)運(yùn)動(dòng)特征和個(gè)人特征的測(cè)試。 沒有參與者的評(píng)分達(dá)到滿分（4 分），但 0 分到 3 分之間都有對(duì)應(yīng)的參與者。 對(duì)于此項(xiàng)研究中的男生，此項(xiàng)屬性將為以下四種體育項(xiàng)目中的其中一種： 橄欖球、籃球、棒球和曲棍球。我們的主人公，就可以拿著這個(gè)結(jié)果，找到每個(gè)同學(xué)分析他們的潛力，推薦給他們可能的體育項(xiàng)目。 此項(xiàng)評(píng)分介于 0 分到 100 分之間，但 Gill 表示在完成此項(xiàng)測(cè)試的人中，沒有人的評(píng)分能夠低于 3 分，因?yàn)橹灰晒﹂_始并結(jié)束