页签操作

在BIEE应用开发中，页签内容可以包括已保存的answers、HTML等内容，用户只需将answers拖入页签部分即可。以下是实现该功能的代码示例： package menu; import java.awt.event.ActionEvent; import java.io.*; import java.sql.*; import oracle.sql.CLOB; import com.runqian.report.cellset.*; import com.runqian.report.ide.ReportFrame; import com.runqian.report.ide.confi

TwoStep 节点汇总页签详解 图 21-52 展示了 TwoStep 节点对话框中的汇总页签。该页签提供了 TwoStep 聚类分析过程的概要信息，包括所选变量、聚类数量以及其他关键参数设置。 主要内容: 变量选择: 列出了用于聚类分析的变量。 聚类数量: 显示了算法找到的聚类数量。 其他参数: 汇总了其他重要的参数设置，例如距离度量、聚类准则等。 通过汇总页签，用户可以快速了解 TwoStep 聚类分析的关键配置信息，方便进行结果解读和模型调整。

多重方式专家页签应用于复杂模型构建。 允许构建嵌套模型，例如决策树中包含回归模型。 提供多种专家模式，如分类、回归和聚类。 可用于数据探索、模型开发和预测。

特征选择节点模型页签 主要用于配置特征选择算法的参数，控制特征选择过程。 该页签提供多种选项，允许用户根据数据特性和分析目标，灵活调整特征选择策略，以构建高效且泛化能力强的预测模型。

“汇总” 页签以表格形式清晰展示了 Clementine 序列规则挖掘的结果。每一行代表一个被发现的规则，并包含以下关键信息： 规则：具体描述了数据序列中的模式，例如“购买产品 A，然后购买产品 B”。 支持度：表示该规则在所有数据序列中出现的频率，体现了规则的普遍性。 置信度：衡量规则预测准确性的指标，表示在包含前项序列的情况下，出现后项序列的概率。 提升度：评估规则实际效用的指标，反映了相比随机情况下，该规则对预测结果的提升程度。 通过分析这些指标，用户可以快速识别出高价值的序列模式，例如哪些产品组合经常被一起购买，从而为市场营销、产品推荐等决策提供数据支持。

QUEST 节点的专家页签讲得挺细，尤其是图 21-35 那一段，配合 SPSS-Clementine 用起来还蛮顺的。你要是做分类模型，QUEST 节点就挺值得一看。对话框的配置项不多，但每一项都关键，稍微改动一下，输出结果就不一样。 专家页签里几个选项，其实就是在调参数，比如剪枝方式、分裂标准这些。不会太复杂，用过 CART 的应该一下子就能明白。对比来看，QUEST 对变量选择更敏感，适合你数据变量多的时候用。 哦对了，如果你还没搞明白其他节点的专家页签，建议把这些文章也看看： TwoStep 节点汇总页签详解讲得也蛮细；多重方式专家页签解析则是进阶用法，挺有意思。 像特征选择节点、因子

生成的规则集汇总页签整理了规则集模型生成的结果，以方便进一步分析和使用。

C&RT节点对话框模型页签解析 本章节深入探讨图 21-26 所示的 C&RT 节点对话框模型页签。该页签提供模型构建的关键参数设置，直接影响决策树的结构和预测性能。

图回归节点对话框专家页签的功能挺细的，适合喜欢调参的你。操作逻辑清晰，尤其在用 SPSS-Clementine 做回归建模时，多选项都能直接调出专业设置。你想控制自变量选择方式？这里有。想试试自动剪枝？也能配好。比起默认设置，这里给的自由度更高，适合对模型要求比较高的场景。对了，如果你也在用 QUEST 或 CART，不妨一起看看其他节点页签的文章，思路挺通的。

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