第5章傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)?-資料下載頁
2024-09-28 16:00本頁面
【導(dǎo)讀】統(tǒng)計(jì)與統(tǒng)計(jì)類數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。常用的聚集函數(shù)，例如，count（）、數(shù)據(jù)中心趨勢度量，可以采用算術(shù)平均。加權(quán)算術(shù)平均值。線形回歸是最簡單的回歸形式。雙變量回歸將一個(gè)。層壓縮，試圖保留數(shù)據(jù)內(nèi)在的聚類結(jié)構(gòu)。新對象插入后，關(guān)于該對象的信息向根節(jié)點(diǎn)傳遞。通過修改閥值，CF樹的大小可以改變。BIRCH算法具有可伸縮性，通過對數(shù)據(jù)集的首次掃描產(chǎn)生一個(gè)基。本聚類，二次掃描則進(jìn)一步改進(jìn)聚類質(zhì)量并處理孤立點(diǎn)。算法處理速度較快，只是對非球形簇處理效果不好。⑴從源數(shù)據(jù)集中抽取一個(gè)隨機(jī)樣本S。⑵將樣本S劃分為一組劃分。⑵計(jì)算每個(gè)簇的平均值，并用該平均值代表相應(yīng)的簇。據(jù)其與代表對象的距離分配給最近的一個(gè)簇。對象就是核心對象，就構(gòu)建以該對象為核心的新簇。不同往往會導(dǎo)致聚類結(jié)果有很大差別。STING算法將數(shù)據(jù)空間區(qū)域劃分為矩形單元，并且對應(yīng)
【正文】 具 —SPSS 線性回歸分析（ Linear）、曲線回歸分析（ Curve Estimation）、二維 logistic回歸分析（ Binary Logistic）、多維 logistic回歸分析（ Multinomial Logistic）、 Ordinal回歸分析（ Ordinal）、概率單位回歸分析（ Proibit）和非線性回歸分析（ Nonlinear）等統(tǒng)計(jì)分析。這些回歸分析均在“ Analyze”→“Regression” 菜單項(xiàng)中啟動。 相關(guān)分析 （ Bivariate） 、 偏相關(guān)分析 （ Partial） 和距離分析 （ Distances） 等數(shù)據(jù)分析功能 。 相關(guān)分析的啟動需要使用命令 “ Analyze”→“Correlate” 。 第 2 章 計(jì)算機(jī)局域網(wǎng)集成 統(tǒng)計(jì)類數(shù)據(jù)挖掘工具 —SPSS 快速樣本聚類 （ KMeans Cluster ） 、 層次聚類 （Hierarchical Cluster） 和判別分類 （ Discriminant） 。 這些分類方法均可在命令 “ Analyze”→“Classify” 下啟動 。 用“ Analyze”→“Data Reduction”→“Factor” 命令可以進(jìn)行因子分析。 第 2 章 計(jì)算機(jī)局域網(wǎng)集成 統(tǒng)計(jì)分析類工具的應(yīng)用 ???? , 24313221 n yyyn yyyn yyy nnn ?? ????????? 趨勢分析 時(shí)序分析 周期分析 第 2 章 計(jì)算機(jī)局域網(wǎng)集成 統(tǒng)計(jì)分析類工具應(yīng)用的問題 統(tǒng)計(jì)類數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)處理問題 (1)忽略元組 (2)人工填寫空缺值 (3)使用一個(gè)全局變量填充空缺值 (4)使用屬性的平均值填充空缺值 (5)使用最可能的值填充空缺值 第 2 章 計(jì)算機(jī)局域網(wǎng)集成 練習(xí) ? ： 1 1 1 11 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 22 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 33 3 3 3 3 3 3 4 4 4 45。該系列數(shù)據(jù)的 count、 sum、 avg、 max、 min分別是多少？另外給出其它三個(gè)本章沒有介紹的常用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)度量值。 ? （ 22， 1， 42， 10）和（ 20，0， 36， 8）描述，計(jì)算這兩個(gè)對象之間的曼哈頓距離、歐幾里得距離和明考斯基距離，明考斯基距離的 q值為4。 第 2 章 計(jì)算機(jī)局域網(wǎng)集成 ? ，請討論將聚類作為主要數(shù)據(jù)挖掘方法應(yīng)用的情況，將聚類作為作為其它數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備情況。 ? 20個(gè)相鄰點(diǎn)中， 8個(gè)屬于 m類， 11個(gè)屬于 n類， 1個(gè)屬于 k類，這個(gè)新數(shù)據(jù)點(diǎn)最有可能屬于哪一類。 ? 平滑處理，箱的深度為 3。除本章所介紹的對數(shù)據(jù)平滑方法外，還有其它哪些數(shù)據(jù)平滑方法？
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