Logistic回归分析上节回顾@ 2007,SPSS Inc2The Binary Logistic Equation因变量 不是原始数据值,而是感兴趣事件发生的比率取对数P 感兴趣事件发生的概率3分析步骤数据准备变量的探索性分析结果分析变量选择模型诊断模型显著性检验模型拟合优度检验模型预测精度评价方程解释4 案例研究问题:根据历史数据识别可能拖欠贷款的客户特征,进而预测潜在信贷客户拖欠贷款的可
12第10章 聚类分析 Cluster Analysis其含义是:具有类似特性的对象聚集成一类需要考虑以下问题1)用什么来描述对象县的特性对象的特征描述问题1000应聘者102423224)聚类策略与方法问题3)对象特征的描述4)数据的预处理② 标准差标准化2 相似性度量1) 样本之间的相似性度量 马氏距离又称为广义欧氏距离显然马氏距离与上述各种距离的主要不同就是马氏距离考虑了观测变量之间的相
多元统计分析中的分类方法 聚类分析的涵义 聚类分析方法 特征:对样品进行的分类处理作用:①能够综合利用多个变量对样品进行分类②分类结果直观聚类谱系图清晰③聚类结果细致全面合理 变量类型 其他方法切比雪夫距离 斜交空间距离链距离夹角余弦 数据性质原则系统聚类方法 最长距离法剩余信息的剔除
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第十章 SPSS的聚类分析聚类分析概述概念:聚类分析是统计学中研究物以类聚的一种方法属多元统计分析方法.例如:细分市场消费行为划分聚类分析是建立一种分类是将一批样本(或变量)按照在性质上的亲疏程度在没有先验知识的情况下自动进行分类的方法.其中:类内个体具有较高的相似性类间的差异性较大.聚类分析概述两类:(A B) (C D E
第二章第一节第二节第一节12第一节在数字信息时代人们在工业生产信息生产及经济活动中除了产出物质流外还产生大量的数据流人们希望利用这些数据对事物的未来作出估计或预测以便决定处理该事物的策略或决策实际中由于研究对象过于复杂或是由于其详细机理不十分清楚严格的理论预测难于实现这就需要从大量已知事实和数据中总结经验规律进而估计或预测未知计算机模式识别方法便是总结这类经验规律一种十分有效的手段第一节12第一节
SPSS统计分析从基础到实践(第2版)联系Email:sharepub@第7讲 聚类分析与判别分析71 K-均值聚类分析 聚类分析简介做什么? 把没有分类信息的按照相似程度归类怎么做? 系统聚类法和非系统聚类法K-均值聚类法基本原理K均值聚类法迭代终止条件两次迭代计算的聚心之间距离的最大改变量小于初始聚心间最小距离的? 倍到达迭代次数的上限 K均值聚类的优缺点优点:占有内存少、计算量小、处理速
Click to edit Master title styleClick to edit Master text stylesSecond levelThird levelFourth levelFifth level河北大学工商学院Industrial erricial College Hebei University模式识别第三章--聚类分析K-means聚类202246主要内容K
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级本章主要内容:5.1灰色关联聚类5.2灰色变权聚类5.3灰色定权聚类5.4基于三角白化权函数的灰色评估5.5灰色聚类应用 第 五 章 灰 色 聚 类 评 估 灰色聚类是根据灰色关联矩阵或灰数的白化权函数将一些观测指标或观测对象聚集成若干个可以定义类别的方法按聚类对象划分可以分为灰色关联聚类和灰色白化权函数聚类 灰色关联
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级STATISTICAL METHODSFor Master Candidates 2012LI SUISchool of Statistics and Applied Mathematics Anhui University of Finance and Economics目 录第一讲 前言第二讲 基础知识第三讲 总体参数的
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级聚类分析电子工业出版社提 纲1.聚类分析概述2.系统聚类分析3.二阶聚类分析4. K-均值聚类分析5.本章小结聚类分析概述聚类分析是从事物数值的特征出发对事物进行分类是数值分类学和多元统计技术相结合的结果但目前它还是一种较粗糙的理论并非完善的分析方法
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