主成分/因子分析节点汇总页签的数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典

主成分/因子分析节点对话框中模型页签用于设置主成分/因子分析模型的参数。

分类回归树（CART）节点专家页签界面设计简洁，操作也挺直观。它允许你方便地调整和选择各种参数，适合用于数据挖掘中的分类和回归任务。通过 SPSS Clementine 工具，你可以直观地配置模型，优化过程。其实，我挺推荐在做数据时，多用这些专家页签，它们的界面清晰，响应也快，而且功能比较齐全，可以大程度上提升工作效率。 你可以参考一些相关的文章，譬如QUEST节点专家页签，它了如何利用SPSS Clementine进行分类建模，内容相当详细。此外，还有多关于先验概率选项、散点图以及抽样节点的应用，挺适合初学者和有一定基础的开发者使用。，这些资源结合起来能你深入了解 CART 的使用方法和细节

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。

用户可以从数据流的任何非终端节点中生成用户输入节点。具体步骤包括：（1）确定在流程的哪一点输入节点；（2）右键单击节点并选择“生成用户输入节点（P）”，将节点数据导入用户输入节点；（3）用户输入节点负载了流程下游的所有过程，代替原有节点。生成后，节点从原数据中继承了所有数据结构和字段类型信息（如果可以继承）。

C5.0节点成本页签C5.0节点对话框用于显示错误归类损失矩阵，指定不同类型预测错误之间的相对重要性。图21-20展示了错误归类损失的成本对比。损失矩阵显示每一可能预测类和实际类组合的损失情况，允许用户自定义损失值以及改变预测类与实际类组合的损失值。

图20-2以颜色为层次的图和图20-3以大小为层次的图详细介绍了数据挖掘的原理和SPSS-Clementine应用方法。

17.5计算标准t17.5.1交叉验证标准t交叉验证的概念是将样本分成两个子集：一个包含n-m个样本的训练样本集，另一个包含m个样本的验证样本集。第一个样本集用于建模，第二个样本集用于评估预期偏差或估算距离。例如，在具有定量输入的神经网络中，通常使用高斯偏差：（17-30）

19.2.5 对节点数据的排序 排序节点根据一个或多个字段值对记录进行升序或降序排列。 一般做法是：首先使用汇总节点汇总数据，然后使用排序节点将汇总数据按照记录数目降序排序。将这些结果显示在一个表中，会有助于探索分析数据并作出决策。

主成分/因子分析节点专家选项解析 图21-77展示了SPSS Clementine软件中，主成分/因子分析节点的专家选项标签页。该页面允许用户对主成分或因子分析进行精细的控制和调整，以满足特定的分析需求。