贝叶斯分类原理与SPSS-Clementine应用指南

朴素贝叶斯分类的计算方法讲得还挺细，尤其是怎么连续属性，讲了两种方式：离散化和用概率分布函数，实战里都挺常见的。 连续属性的方式蛮关键的，像你在用户行为预测、邮件分类这类项目时，数据基本都会包含连续型的，比如“停留时间”“点击次数”这些。这里讲得还不错，代码思路也清晰。 你要是搞过SPSS或Clementine，会发现它和这篇内容的结合还挺实用的，尤其适合需要在业务场景中落地的同学。 想拓展点思路？看看相关文章也不错，比如决策树和朴素贝叶斯的对比，对你选择模型策略有。还有贝叶斯在数据挖掘中的应用，讲得也挺接地气。 如果你做建模经常遇到连续属性不好的问题，可以试试文中说的两种方法，各有优劣，实际

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。

图19-23展示了如何设置和读取追加节点数据。追加节点通过从同一数据源读取所有记录，并保持数据结构的一致性，直至数据源无更多记录。

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。

19.2.4统计汇总图19-21展示了一个汇总节点的实例。汇总节点能够将一系列输入记录转换为综合且总结性的输出记录，具体的汇总对话框如图19-21所示。

生成异常节点图21-55生成异常节点对话框汇总页签

贝叶斯公式描述了事件在已知条件下发生的概率。朴素贝叶斯是一种机器学习算法，它假设特征在给定类的情况下相互独立。

在这本书中，我们深入探讨了数据挖掘的基础原理，并详细介绍了如何利用SPSS-Clementine软件进行应用。通过本书，读者可以系统地学习数据挖掘技术，掌握SPSS-Clementine的实际操作技能。

数据预处理分类：从对不同的源数据进行预处理的功能来分，数据预处理主要包括数据清理、数据集成、数据变换、数据归约等4个基本功能。在实际的数据预处理过程中，这4种功能不一定都用到，而且，它们的使用也没有先后顺序，某一种预处理可能先后要多次进行。