SPSS-Clementine应用宝典-负关联规则挖掘算法的数据分析

你会对数据挖掘中的关联规则产生兴趣，尤其是在使用 SPSS-Clementine 进行时。通过计算支持度和置信度来提取关联规则，可以你发现数据中的潜在模式。比如，假设你在做零售数据，发现购买面包的顾客通常也会买牛奶。那么，这就是一个典型的关联规则。你可以通过公式计算规则的置信度，来判断这个模式是否可靠。在 SPSS-Clementine 中，运用这些规则进行，操作相对简单，效果也蛮显著的。如果你刚接触这块，建议先掌握基本概念，再深入了解不同类型的关联规则挖掘算法。你可以查看相关的资料和教程，掌握更多技巧，提升的准确性。

10.2“近似”负关联规则算法定理1设，则有① ② ③ ④其中：为支持度函数。定理1描述的是三种不同形式的负关联规则支持度的计算方法。

多维关联规则挖掘是根据是否允许同一个维度重复出现，可分为维间的关联规则（不允许同一维度重复出现）和混合维关联规则（允许维度在规则的左右同时出现）。

针对传统关联规则挖掘算法不能有效挖掘负关联规则的问题，该研究引入了负关联的理论，并提出了新的算法。

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。

对象属性的查看和管理，挺适合做项目报告的时候用。右键点一下对象，选对象属性，能直接决定要不要把单个对象放到报告里，操作比较简单，窗口里还能调一调参数，嗯，蛮方便的。 SPSS-Clementine 在做数据挖掘时，这个功能用得还挺多。比如你在跑一堆规则，想单独看看某个节点的属性，右键就行，菜单里找对象属性，省得翻表头翻半天。 要是你还在摸索条件属性约简之类的玩法，可以看看Step 条件属性约简求核这篇，还不错哦，搭配SPSS和Clementine用，效率能提不少。 顺手再放一个入门的，SPSS 与 Clementine 数据挖掘初探，新人看看比较好。如果你老是忘了怎么调对象属性，记得右键最方便

关联规则挖掘在数据挖掘中有着广泛的应用，最典型的例子就是购物篮。比如，你想知道顾客常常购买哪些商品组合？通过关联规则挖掘，你能出哪些商品常常一起被买，哪些商品的购买时间序列比较稳定。像超市货架设计、库存管理等，都能从这些中受益。通过这些技术，你可以更好地满足顾客需求，提高销售效率。如果你刚开始接触数据挖掘，学习购物篮问题是一个不错的起点。这里有些链接可以进一步你了解相关的技术和案例哦。

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）。

结果输出的节点设置，SPSS-Clementine 里做得还挺顺的。像概述表节点，输出方式清晰明了，矩阵形式直接能看出变量间的关系，方便你后续建模优化。 预测值评估部分也值得说说，输出结果直观，命中率一眼就能看出来。加上统计量输出和均值，不需要再另做太多，省了不少事。 还有个蛮实用的就是数据质量报告，像缺失值、异常值都能自动给出判断，报告格式也比较整洁。你要是做数据清洗前的质量控制，这块用起来还挺舒服的。 顺带提一句，结果导出到SPSS也挺方便的，不用担心格式兼容，直接就是可以用的版本。你要跑批量模型，或者做后期，输出这一块完全撑得住。 哦对了，之前也看过一篇蛮有意思的文章，的就是 SPSS