然后,使用SPSS Modeler进行数据清洗、聚类、决策树等步骤,最终得到模型结果。 K-means(K-均值)聚类 在对完整的数据集进行初步分析后,本文采用K-means聚类算法对数据集进行聚类分析。在聚类过程中,我们首先需要确定聚类的个数k。根据肘部法则和轮廓系数法则,我们得出最终选择k=5为较为合适的聚类数目。通过SPSS Modeler...
基于K-Means聚类算法的客户分类 K-Means聚类法,也称K-均值聚类法广泛应用于基于划分的聚类算法。K-Means算法根据输入的分类个数k值,将聚类分析中的所有对象划分为k个分组,每个分组内对象之间有较高相似度。本文以K-Means聚类法为工具,以加权RFM为度量值,为P2P网络借贷平台中出借人进行分类,基本思路为: 1)将RFM中...
百度试题 结果1 题目SPSS中,要对数据进行分层聚类分析,应该使用以下哪个命令? A. Hierarchical Cluster B. K-Means Cluster C. TwoStep Cluster D. Both A and C 相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏
然后,使用SPSS Modeler进行数据清洗、聚类、决策树等步骤,最终得到模型结果。 K-means(K-均值)聚类 在对完整的数据集进行初步分析后,本文采用K-means聚类算法对数据集进行聚类分析。在聚类过程中,我们首先需要确定聚类的个数k。根据肘部法则和轮廓系数法则,我们得出最终选择k=5为较为合适的聚类数目。通过SPSS Modeler...
本文旨在应用SPSS Modeler,帮助客户采用K-means(K-均值)聚类、CHAID、CART决策树等方法,对31个省市的土地利用情况数据进行分析和建模,以期提供科学有效的土地利用规划和管理策略。 31省市土地利用情况数据 数据流 本文使用的数据来自于国家统计局发布的31省市土地利用情况数据,选取31个省市作为研究对象,并选取了包括草地...
在进行完K-means聚类分析后,为了更好地了解各个类别的特征和关系,本文使用CHAID决策树算法对数据集GDP的影响因素进行进一步的分析。首先使用SPSS Modeler的CHAID节点进行计算,得到以下变量重要性和决策树结果。 变量重要性 在CHAID决策树算法中,我们使用卡方值(χ2)来表征每个变量的重要性。具体而言,卡方值越大,则该变...