spss modeler 菜鸟教程 IBM spss modeler是什么？

IBM spss modeler是什么？

SPSS Modeler（12.0以前叫Clementine）是一个业界领先的数据挖掘平台。SPSS Modeler拥有直观的操作界面、自动化的数据准备和成熟的预测分析模型。 SPSS Modeler 14.1 相比 SPSS Modeler 13.0，在数据可视化和算法可视化方面做了改进和完善，这样更便于数据挖掘工作者进行数据探索和模型的优化。同时，增强了数据源连接、数据处理、建模分析等功能。

下面是新版本的特性：

1、新的外观效果。

默认情况下，SPSS Modeler 现在采用新的屏幕设计显示。以前的设计选项仍然可用。

2、术语更改。

与新的外观效果相配合，某些术语已更改为在产品中通用的标准术语。

3、新的XML 源和XML 导出节点。

新添加的节点允许以XML 格式导入和导出数据。

4、新的线性建模节点。

新增线性节点，为传统线性回归技术加入了新的功能，例如推进和bagging（Bootstrap 汇总）技术以及针对大型数据集的优化等。回归节点与现有流的兼容性在本版本中仍然可用。

5、决策树节点有所增强。

CR 树、QUEST 和CHAID 节点已经过增强以支持推进和bagging技术。此外，CR 树和QUEST 节点现在支持针对大型数据集的优化，此功能以往仅对CHAID 模型可用。

6、神经网络节点有所增强。

现已提供了神经网络节点的新版本，支持推进和bagging 技术，并可针对大型数据集进行优化。新节点使用的算法与PASW Statistics 提供的相同。

7、新字段角色（以往称为字段方向）。

添加了两个新角色：频数和记录ID。

8、导出时更新数据库。

之前，数据库导出只在插入时执行，插入需要删除和重建受影响的数据库表格。您现在也可在导出时更新数据库表格，例如以添加新列到现有表格的。

9、指定开始单元格和工作表以进行Excel 导出。

spss两步聚类操作方法？

两步聚类算法是在SPSS Modeler中使用的一种聚类算法，是BIRCH层次聚类算法的改进版本。可以应用于混合属性数据集的聚类，同时加入了自动确定最佳簇数量的机制，使得方法更加实用。

两步聚类算法，顾名思义分为两个阶段：

1）预聚类（pre-clustering）阶段。采用了BIRCH算法中CF树生长的思想，逐个读取数据集中数据点，在生成CF树的同时，预先聚类密集区域的数据点，形成诸多的小的子簇（sub-cluster）。

2）聚类（clustering）阶段。以预聚类阶段的结果——子簇为对象?

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