第5章傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)?-閱讀頁
2024-10-18 16:00本頁面
【正文】 聚類的形狀，可以發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類，邊界弱信號不會被屏蔽，可以剔除孤立點，本身運算開銷不大。 ? ⑵用先驗性質(zhì)識別包含簇的子空間。 ? ⑷為每個簇生成最小化的描述。如果，你知道了其中一個對象的預(yù)測值后，就可以用它來預(yù)測其最近的鄰居對象。 第 2 章 計算機局域網(wǎng)集成 統(tǒng)計類數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)分析 統(tǒng)計分析工具已經(jīng)開始為商業(yè)分析人員所采納和應(yīng)用 處于知識發(fā)現(xiàn)工具和信息處理工具之間的數(shù)據(jù)挖掘工具 統(tǒng)計類數(shù)據(jù)挖掘工具可以完成信息的分析處理 ， 并能進一步進行商業(yè)活動的統(tǒng)計分析 分析員驅(qū)動 分析員輔助 數(shù)據(jù)驅(qū)動 信息處理 分析處理 統(tǒng)計 /數(shù)據(jù)分析 知識發(fā)現(xiàn) 第 2 章 計算機局域網(wǎng)集成 統(tǒng)計類數(shù)據(jù)挖掘工具的功能 第 2 章 計算機局域網(wǎng)集成 統(tǒng)計類數(shù)據(jù)挖掘工具 —SPSS 第 2 章 計算機局域網(wǎng)集成 統(tǒng)計類數(shù)據(jù)挖掘工具 —SPSS 第 2 章 計算機局域網(wǎng)集成 統(tǒng)計類數(shù)據(jù)挖掘工具 —SPSS 第 2 章 計算機局域網(wǎng)集成 統(tǒng)計類數(shù)據(jù)挖掘工具 —SPSS 報告分析通過命令“ Analyze”→“Report” 可以啟動聯(lián)機分析處理（ OLAP Cubes）、觀察值摘要分析（ Cases Summary）、行式摘要報告（ Report Summaries in Rows）和列式摘要報告（ Report Summaries in Columns）等分析。 第 2 章 計算機局域網(wǎng)集成 統(tǒng)計類數(shù)據(jù)挖掘工具 —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)計分析。 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 。 第 2 章 計算機局域網(wǎng)集成 統(tǒng)計類數(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） 。 用“ Analyze”→“Data Reduction”→“Factor” 命令可以進行因子分析。該系列數(shù)據(jù)的 count、 sum、 avg、 max、 min分別是多少？另外給出其它三個本章沒有介紹的常用數(shù)據(jù)統(tǒng)計度量值。 第 2 章 計算機局域網(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)準備情況。 ? 平滑處理，箱的深度為 3
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