SPSS-Clementine

抽样节点 可选择按指定模式（包含或排除）抽取或丢弃记录。 样本：- 连续抽取：从第一条记录开始连续抽取。- n中取1：每 n 条记录抽取或丢弃一条记录。- 随机 %：随机抽取数据集指定百分比的样本。 最大样本量：设定抽取的样本最大数量。 随机数种子：设置随机种子值，用于生成随机数。

抽样节点的设置逻辑，蛮适合刚接触 SPSS-Clementine 的朋友。它可以直接控制进入模型的数据量，像是你只想 20%的样本，搞个随机抽样就行，设置一下比例就搞定，操作也不复杂。 抽样节点的对话框界面挺直观，有几个选项你稍微看一下就懂了。支持按比例抽样、固定数量抽样，还能设定是否要保留标签字段，在训练集和测试集划分时好用。 配合数据流使用的时候，比如你前面接了个Select节点筛了一部分数据，再接个抽样节点，控制训练数据的量——嗯，响应也快，流程也清晰。 对了，如果你想搞清楚这个节点更深入的用法，可以顺手看看SPSS-Clementine 抽样节点详解，里面讲得还蛮细的。 抽样用得好，数

在数据挖掘中，参数估计是一项关键技术。SPSS-Clementine作为应用工具，有效支持了这一过程。

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。

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。

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。

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

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）。

在SPSS-Clementine中，数据挖掘技术涵盖多种数据类型：连续型适用于数值描述，离散型适用于描述未知数量的字符串，标志型用于仅有两个值的数据，集合型描述多个具体值的数据，有序集合型用于有内部顺序的数据，无类型则适用于不符合以上任一种类的数据或含有众多元素的集合类型数据。