数据挖掘SPSS Clementine12神经网络
SPSSModeler数据挖掘软件简介
SPSSModeler数据挖掘软件简介SPSS Modeler 软件简介SPSS Modeler原名Clementine，是一个业界领先的数据挖掘平台。
SPSS Modeler强大的数据挖掘功能将复杂的统计方法和机器学习技术应用到数据当中，帮助客户揭示了隐藏在交易系统或企业资源计划（ERP）、结构数据库和普通文件中的模式和趋势，让客户始终站在行业发展的前端，显著的投资回报率使得SPSS Modeler在业界久负盛誉。
同那些仅仅着重于模型的外在表现而忽略了数据挖掘在整个业务流程中的应用价值的其它数据挖掘工具相比，SPSS Modeler其功能强大的数据挖掘算法，使数据挖掘贯穿业务流程的始终，在缩短投资回报周期的同时极大提高了投资回报率。
SPSS Modeler 使您的企业在多方面受益。
例如，您可以：■改善客户获得和保持；■提高客户的生命周期价值；■识别并最小化风险和欺诈；■给不同的客户提供个性化服务；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，结合商业技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中，帮助人们改进决策过程。
应用SPSS Modeler获得的预测洞察力，引导客户与企业实时交互，并实现企业内共享这些洞察力。
SPSS Modeler以其卓越的分析能力、可视化的操作方式、高度可扩展性受到全世界数据挖掘人员和企业用户的青睐。
使用SPSS Modeler，您可以：■轻松获取、准备以及整合结构化数据和文本、网页、调查数据；■快速建立和评估模型，使用SPSS Modeler提供的最高级的统计分析和机器学习技术；■按照计划或者实时，把洞察力和预测模型有效地部署到系统中或者发送给决策者；SPSS Modeler具有许多独特的性能，这使得它成为当今企业预测分析的理想选择。
SPSS Modeler 软件功能SPSS Modeler 原名Clementine，是一个久享盛誉的数据挖掘平台，全面支持数据挖掘CRISP-DM的标准流程。
SPSS—神经网络
多层感知器实例分析
图4
多层感知器实例分析
单击‘输出（Output）’标签，弹出如图5 选择‘ROC曲线（ROC Curve）’，‘累积增益曲线 （Cumulative Gains Chart）’，‘增益图（Lift Chart ）’，‘观察预测值（Prdicted by Observed Chart）’，去掉‘图表（Diagram）’。最后选择 ‘自变量重要性分析（Independent Variable Import Analysis）’选项栏。然后，单击‘确定（OK）’按 钮进行分析。
神经网络
SPSS神经网络，包括多层感知器（MLP）或者径向 基函数（RBF）两种方法。 这两种方法都是有监督 的学习技术－也就是说，他们根据输入的数据映射 出关系。这两种方法都采用前馈结构，意思是数据 从一个方向进入，通过输入节点、隐藏层最后进入 输出节点。你对过程的选择受到输入数据的类型和 网络的复杂程度的影响。此外，多层感知器可以发 现更复杂的关系，径向基函数的速度更快。MLP可 以发现更复杂的关系，而通常来说RBF更快。
多层感知器实例分析
图5
多层感知器实例分析
结果
多层感知器实例分析
多层感知器实例分析
多层感知器实例分析
多层感知器实例分析
多层感知器实例分析
谢 谢 观 看 ！
多层感知器实例分析
图2
多层感知器实例分析
生成随机数后，选菜单‘分析（Analyze） ---神经网络（Neural Network）---多层感知器 （Multilayer Perceptron）’弹出对话框如图3 选择变量Previously Default[default]到‘因变量 （Dependent Variables）’,选择变量Level education[ed]到‘因子（Factors）’。选择变量age， employ，address，income，debtinc，creddebt， othdebt到协变量（Covariates）.
神经网络在数据挖掘中的应用
神经网络在数据挖掘中的应用随着计算机科学的快速发展，数据挖掘技术已经成为了数据分析领域中的重要手段。
它可以从庞大的数据集中发现隐藏的模式和规律，帮助人们预测未来趋势，优化决策。
在数据挖掘中，神经网络是一种非常重要的工具，它在各种数据挖掘任务中都具有重要的应用价值。
本文将介绍神经网络在数据挖掘中的应用，并探讨其未来发展方向。
一、神经网络简介神经网络是一种模拟生物神经系统的计算机模型，它可以通过学习发现数据中复杂的模式，并用于分类、预测和优化等任务。
神经网络由许多神经元组成，这些神经元之间构成了一个复杂的网络结构。
在神经网络的学习过程中，神经元之间会自动调整其连接权重，从而实现对训练数据的拟合。
二、1.分类在分类任务中，神经网络被广泛应用。
通过对已经分类的数据进行学习，神经网络可以自动地对新数据进行分类。
神经网络的分类精度通常比传统的分类算法要高，尤其是在处理非线性分类问题时效果更加明显。
例如，在银行领域，可以使用神经网络对信用风险进行分析，帮助银行挑选优质的客户，提高贷款的审核效率；在生物信息学领域，可以使用神经网络对未知蛋白质进行分类，以了解其功能、性质等信息。
2.预测神经网络也可以被应用于预测任务中。
通过对已有的数据进行学习，神经网络可以学习到数据中的规律和趋势。
然后，使用已经学习到的规律和趋势，可以对未来数据进行预测。
例如，在股市预测方面，可以使用神经网络对股票价格进行预测；在气象学方面，可以使用神经网络对未来的气象数据进行预测并进行相应的调整。
3.优化神经网络还可以被用于优化任务中。
在这种任务中，神经网络可以学习到某个系统的局部规律，然后使用这些规律进行优化操作。
在一些大规模、高维的优化问题中，神经网络比其他算法更具有优势。
例如，在交通规划方面，可以使用神经网络对交通网络的优化进行分析，在学校排课方面，可以使用神经网络对课表进行排列，以减少教室的使用率，提高学校的资源利用率。
三、神经网络在数据挖掘中的发展方向随着数据挖掘技术的不断发展，神经网络也在不断发展中。
课题_SPSS Clementine 数据挖掘入门 (3)
SPSS Clementine 数据挖掘入门(3)了解SPSS Clementine的基本应用后，再对比微软的SSAS，各自的优缺点就非常明显了。
微软的SSAS是Service Oriented的数据挖掘工具，微软联合SAS、Hyperion等公司定义了用于数据挖掘的web服务标准——XMLA，微软还提供OLE DB for DM接口和MDX。
所以SSAS的优势是管理、部署、开发、应用耦合方便。
但SQL Server 2005使用Visual Studio 2005作为客户端开发工具，Visual Studio的SSAS项目只能作为模型设计和部署工具而已，根本不能独立实现完整的Crisp-DM流程。
尽管MS Excel也可以作为SSAS的客户端实现数据挖掘，不过Excel显然不是为专业数据挖掘人员设计的。
PS：既然说到Visual Studio，我又忍不住要发牢骚。
大家都知道Visual Studio Team System是一套非常棒的团队开发工具，它为团队中不同的角色提供不同的开发模板，并且还有一个服务端组件，通过这套工具实现了团队协作、项目管理、版本控制等功能。
SQL Server 2005相比2000的变化之一就是将开发客户端整合到了Visual Studio中，但是这种整合做得并不彻底。
比如说，使用SSIS开发是往往要一个人完成一个独立的包，比起DataStage 基于角色提供了四种客户端，VS很难实现元数据、项目管理、并行开发……；现在对比Clementine也是，Clementine最吸引人的地方就是其提供了强大的客户端。
当然，Visual Studio本身是很好的工具，只不过是微软没有好好利用而已，期望未来的SQL Server 2K8和Visual Studio 2K8能进一步改进。
所以我们不由得想到如果能在SPSS Clementine中实现Crisp-DM过程，但是将模型部署到SSAS就好了。
实验一 Clementine12.0数据挖掘分析方法与应用
实验一Clementine12.0数据挖掘分析方法与应用一、[实验目的]熟悉Clementine12.0进行数据挖掘的基本操作方法与流程，对实际的问题能熟练利用Clementine12.0开展数据挖掘分析工作。
二、[知识要点]1、数据挖掘概念；2、数据挖掘流程；3、Clementine12.0进行数据挖掘的基本操作方法。
三、[实验内容与要求]1、熟悉Clementine12.0操作界面；2、理解工作流的模型构建方法；3、安装、运行Clementine12.0软件；4、构建挖掘流。
四、[实验条件]Clementine12.0软件。
五、[实验步骤]1、主要数据挖掘模式分析；2、数据挖掘流程分析；3、Clementine12.0下载与安装；4、Clementine12.0功能分析；5、Clementine12.0决策分析实例。
六、[思考与练习]1、Clementine12.0软件进行数据挖掘的主要特点是什么？2、利用Clementine12.0构建一个关联挖掘流（购物篮分析）。
实验部分一、Clementine简述Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。
1999年SPSS公司收购了ISL公司，对Clementine产品进行重新整合和开发，现在Clementine已经成为SPSS公司的又一亮点。
作为一个数据挖掘平台，Clementine结合商业技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中，帮助人们改进决策过程。
强大的数据挖掘功能和显著的投资回报率使得Clementine在业界久负盛誉。
同那些仅仅着重于模型的外在表现而忽略了数据挖掘在整个业务流程中的应用价值的其它数据挖掘工具相比，Clementine其功能强大的数据挖掘算法，使数据挖掘贯穿业务流程的始终，在缩短投资回报周期的同时极大提高了投资回报率。
为了解决各种商务问题，企业需要以不同的方式来处理各种类型迥异的数据，相异的任务类型和数据类型就要求有不同的分析技术。
神经网络模型
神经网络模型一、神经网络模型简介1.1 概述人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)，亦称为神经网络(Neural Network, NN)，是由大量处理单元(神经元, Neurons)广泛互联而成的网络，是对人脑的抽象、简化和模拟，反映人脑的基本特性。
人工神经网络的研究是从人脑的生理结构出发来研究人的智能行为，模拟人脑信息处理的功能。
它是根植于神经科学、数学、统计学、物理学、计算机科学等学科的一种技术。
其应用领域包括:建模、时间序列分析、预测、模式识别和控制等，并在不断的拓展。
图1 人工神经元示意图人类大脑皮层中大约包含100亿个神经元，60万亿个神经突触以及它们的连接体。
神经元之间通过相互连接形成错综复杂而又灵活多变的神经网络系统。
其中，神经元是这个系统中最基本的单元，它主要由细胞体、树突、轴突和突触组成，它的工作原理如图1所示。
人工神经元是近似模拟生物神经元的数学模型，是人工神经网络的基本处理单元，同时也是一个多输入单输出的非线性元件(见下图2所示)。
每一连接都有突触连接强度，用一个连接权值来表示，即将产生的信号通过连接强度放大，人工神经元接收到与其相连的所有神经元的输出的加权累积，加权总和与神经元的网值相比较，若它大于网值，人工神经元被激活。
当它被激活时，信号被传送到与其相连的更高一级神经元。
图2 人工神经元模型示意图1.2 神经网络的特点(1)具有高速信息处理的能力人工神经网络是由大量的神经元广泛互连而成的系统，并行处理能力很强，因此具有高速信息处理的能力。
(2)知识存储容量大在人工神经网络中，知识与信息的存储表现为神经元之间分布式的物理联系。
它分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上。
每个神经元及其连线只表示一部分信息，而不是一个完整具体概念。
只有通过各神经元的分布式综合效果才能表达出特定的概念和知识。
(3)具有很强的不确定性信息处理能力由于人工神经网络中神经元个数众多以及整个网络存储信息容量的巨大，使得它具有很强的对不确定性信息的处理能力。
数据挖掘技术与应用实验报告
数据挖掘技术与应用 实 验 报 告专业：_______________________班级：_______________________学号：_______________________姓名：_______________________2012-2013学年 第二学期经济与管理学院实验名称：SPSS Clementine 软件安装、功能演练指导教师: 实验日期: 成绩:实验目的1、熟悉SPSS Clementine 软件安装、功能和操作特点。
2、了解SPSS Clementine 软件的各选项面板和操作方法。
3、熟练掌握SPSS Clementine 工作流程。
实验内容1、打开SPSS Clementine 软件，逐一操作各选项，熟悉软件功能。
2、打开一有数据库、或新建数据文件，读入SPSS Clementine，并使用各种输出节点，熟悉数据输入输出。
(要求：至少做access数据库文件、excel文件、txt文件、可变文件的导入、导出)实验步骤一 实验前准备：1.下载SPSS Clementine 软件安装包和一个虚拟光驱。
2.选择任意盘区安装虚拟光驱，并把下载的安装包的文件（后缀名bin）添加到虚拟光驱上，然后双击运行。
3.运行安装完成后，把虚拟光驱中CYGiSO文件中的lservrc文件和PlatformSPSSLic7.dll文件复制替换到安装完成后的bin文件中，完成破解，获得永久免费使用权。
4.运行中文破解程序，对SPSS Clementine 软件进行汉化。
二 实验操作：从 Windows 的“开始”菜单中选择：所有程序/SPSS 1、启动 Clementine:Clementine 12.0/SPSS Clementine client 12.02、Clementine窗口当第一次启动 Clementine 时，工作区将以默认视图打开。
中中，这将是用来工作的主要区域。
间的区域称作流工作区。
数据挖掘软件CLEMENTINE介绍
电商行业
用户画像
利用clementine对电商用户数据进行分析，构建用户画像，了解用户需求和购物习惯，优化产品推荐 和营销策略。
销量预测
通过clementine对历史销售数据进行分析，预测未来销量趋势，帮助电商企业制定库存管理和采购计 划。
医疗行业
疾病预测
利用clementine对医疗数据进行分析，预测疾病发病率和流行趋势，为公共卫生部门 提供决策支持。
可视化界面
Clementine采用直观的可视 化界面，使得用户无需编程 基础即可轻松上手，降低了 使用门槛。
高效性能
Clementine在数据预处理、 模型训练和评估等方面具有 较高的性能，能够快速完成 大规模数据的挖掘任务。
支持多种数据源
Clementine支持多种数据源 的导入，包括关系型数据库、 Excel、CSV等格式的文件， 方便用户进行数据挖掘。
缺点分析
学习成本高
虽然Clementine提供了可视化界 面，但对于一些高级功能和参数 设置，用户仍需要具备一定的专 业知识才能理解和掌握。
定制性不足
Clementine的功能虽然丰富，但 对于一些特定需求的用户来说， 其定制性可能不够灵活，难以满 足个性化需求。
社区支持有限
与其他开源软件相比， Clementine的社区支持可能不够 活跃，对于一些问题的解决可能 会有些困难。
06
Clementine的未来发展 展望
技术发展趋势
人工智能与机器学习技术的融合
随着人工智能和机器学习技术的不断发展，Clementine有望进一步集成这些先进技术， 提高数据挖掘的智能化程度和自动化水平。
大数据处理能力的提升
随着大数据时代的来临，Clementine将不断优化其数据处理能力，提高大规模数据的 处理速度和准确性。
数据挖掘主要工具软件简介
数据挖掘主要工具软件简介Dataminning指一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。
前面介绍了报表软件选购指南，本篇介绍数据挖掘常用工具。
市场上的数据挖掘工具一般分为三个组成部分：a、通用型工具；b、综合／DSS／OLAP数据挖掘工具；c、快速发展的面向特定应用的工具。
通用型工具占有最大和最成熟的那部分市场。
通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型，其中包括的主要工具有IBM 公司Almaden 研究中心开发的QUEST 系统，SGI 公司开发的MineSet 系统，加拿大Simon Fraser 大学开发的DBMiner 系统、SAS Enterprise Miner、IBM Intelligent Miner、Oracle Darwin、SPSS Clementine、Unica PRW等软件。
通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘，挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。
综合数据挖掘工具这一部分市场反映了商业对具有多功能的决策支持工具的真实和迫切的需求。
商业要求该工具能提供管理报告、在线分析处理和普通结构中的数据挖掘能力。
这些综合工具包括Cognos Scenario和Business Objects等。
面向特定应用工具这一部分工具正在快速发展，在这一领域的厂商设法通过提供商业方案而不是寻求方案的一种技术来区分自己和别的领域的厂商。
这些工具是纵向的、贯穿这一领域的方方面面，其常用工具有重点应用在零售业的KD1、主要应用在保险业的Option＆Choices和针对欺诈行为探查开发的HNC软件。
下面简单介绍几种常用的数据挖掘工具：1. QUESTQUEST 是IBM 公司Almaden 研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。
数据挖掘软件SPSS-Clementine-12安装教程
数据挖掘软件SPSS Clementine 12安装教程SPSS Clementine 12安装包比较特殊，是采用ISO格式的，而且中文补丁、文本挖掘模块都是分开的，对于初次安装者来说比较困难。
本片文章将对该软件的安装过程进行详细介绍，相信大家只要按照本文的安装说明一步一步操作即可顺利完成软件的安装和破解。
步骤一：安装前准备1、获取程序安装包SPSS Clementine 12的安装包获取的方法比较多，常用的方法是通过baidu或google搜索关键词，从给出的一些上进行下载。
为了方便大家安装，这里给出几个固定的下载供大家安装：论坛上下载：.kddchina./thread-538-1-1.html百度网盘：pan.baidu./s/1pEcS9提取密码：rhor腾讯微云：/OVYtFW相信这么多下载方式大家一定能成功获得安装程序的。
2、ISO文件查看工具由于程序安装包是ISO光盘镜像形式的，如果你的操作系统是win8之前的系统，那么就需要安装能够打开提取ISO文件的工具软件了。
在此推荐UltraISO这款软件，主要是既能满足我们的需要，而且文件又较小，安装方便。
这里提供几个下载UltraISO程序的地址：百度网盘pan.baidu./s/1mqkmN腾讯微云：pan.baidu./s/1qZY5GUltraISO安装成功后在计算机资源管理器中可以看到如下虚拟光驱的图标（接下来需要用到）右键点击该图标可以看到如下的一些选项，点击“加载”，选择相应的ISO文件就可以将文件加载到虚拟光驱中并打开。
步骤二：安装Clementine 121、安装Clementine 12主程序在计算机资源管理器中右键“CD驱动器”>>UtraISO>>加载，选择”SPSS_Clementine_v12.0-CYGiSO.bin”这个文件然后在打开计算机资源管理器可以看到如下情况双击打开，选择setup.exe运行，在弹出框中选择第一个选项（Install Clementine）即可，然后依次完成安装过程。
SPSS_Clementine_数据挖掘入门
目录SPSS Clementine数据挖掘入门（1） (2)客户端基本界面 (3)项目区 (3)工具栏 (3)源工具（Sources） (3)记录操作（Record Ops）和字段操作（Field Ops） (4)图形（Graphs） (4)输出（Output） (4)模型（Model） (4)数据流设计区 (4)管理区 (5)Outputs (5)Models (5)SPSS Clementine数据挖掘入门（2） (6)1．定义数据源 (6)2．理解数据 (8)3．准备数据 (9)4．建模 (13)5．模型评估 (14)6．部署模型 (15)SPSS Clementine数据挖掘入门（3） (17)分类 (20)决策树 (20)Naïve Bayes (23)神经网络 (24)回归 (26)聚类 (27)序列聚类 (30)关联 (31)SPSS Clementine数据挖掘入门（1）SPSS Clementine是Spss公司收购ISL获得的数据挖掘工具。
在Gartner的客户数据挖掘工具评估中，仅有两家厂商被列为领导者：SAS和SPSS。
SAS获得了最高ability to execute评分，代表着SAS在市场执行、推广、认知方面有最佳表现；而SPSS获得了最高的completeness of vision，表明SPSS在技术创新方面遥遥领先。
客户端基本界面SPSS Clementine（在此简称clementine）在安装好后会自动启用服务，服务端的管理需要使用SPSS Predictive Enterprise Manager，在服务端clementine没有复杂的管理工具，一般的数据挖掘人员通过客户端完成所有工作。
下面就是clementine客户端的界面。
一看到上面这个界面，我相信只要是使用过SSIS＋SSAS部署数据挖掘模型的，应该已经明白了六、七分。
是否以跃跃欲试了呢，别急，精彩的还在后面^_’项目区顾名思义，是对项目的管理，提供了两种视图。
数据挖掘的常用商用工具
数据挖掘的常用商用工具由于数据挖掘技术在各领域产生的巨大商业价值，一些著名的大学和国际知名公司纷纷投入数据挖掘工具的研发中，开发出很多优秀的数据挖掘工具。
数据挖掘工具可分为商用工具和开源工具。
商用工具主要由商用的开发商提供，通过市场销售，并提供相关服务。
商用工具不仅提供易用的可视化界面，还集成数据处理、建模、评估等一整套功能，并支持常用的数据挖掘算法。
与开源工具相比，商用工具功能更强大，软件性能更成熟和稳定。
主流的商用工具有SAS Enterprise Miner、Clementine、Intelligent Miner等，这些工具在各行业的数据统计和数据挖掘工作中得到了广泛的应用。
1 SAS Enterprise MinerSAS Enterprise Miner是一种通用的数据挖掘工具，按照SAS 定义的数据挖掘方法——SEMMA方法，即抽样(Sample)、探索(Explore)、修改(Modify)、建模(Model)、评价(Assess)的方式进行数据挖掘。
它把统计分析系统和图形用户界面(GUI)集成起来，为用户提供了用于建模的图形化流程处理环境，可利用具有明确代表意义的图形化模块将数据挖掘的工具单元组成一个处理流程图，并以此来组织数据挖掘过程。
图形化的界面、可视化的操作，使统计学无经验的用户也可以理解和使用它；但对于有经验的专家，它也可让用户精细地调整分析处理过程。
它支持并提供一组常用的数据挖掘算法，包括决策树、神经网络、回归、关联、聚类等，还支持文本挖掘。
2 ClementineClementine是SPSS公司开发的数据挖掘工具，支持整个数据挖掘过程，即从数据获取、转化、建模、评估到最终部署的全部过程，还支持数据挖掘的行业标准CRISP-DM。
Clementine结合了多种图形使用接口的分析技术，不仅具有分析功能，还能够提供可使用的、简单的、可视化程序环境。
Clementine 资料读取能力强大，支持多种数据源的读取，而且为用户提供大量的人工智能、统计分析的模型（神经网络、聚类分析、关联分析、因子分析等）。
数据挖掘软件SPSS-Clementine-12安装教程
数据挖掘软件SPSS Clementine 12安装教程SPSS Clementine 12安装包比较特殊，是采用ISO格式的，而且中文补丁、文本挖掘模块都是分开的，对于初次安装者来说比较困难。
本片文章将对该软件的安装过程进行详细介绍，相信大家只要按照本文的安装说明一步一步操作即可顺利完成软件的安装和破解。
步骤一：安装前准备1、获取程序安装包SPSS Clementine 12的安装包获取的方法比较多，常用的方法是通过baidu或google搜索关键词，从给出的一些上进行下载。
为了方便大家安装，这里给出几个固定的下载供大家安装：论坛上下载：.kddchina./thread-538-1-1.html百度网盘：pan.baidu./s/1pEcS9提取密码：rhor腾讯微云：/OVYtFW相信这么多下载方式大家一定能成功获得安装程序的。
2、ISO文件查看工具由于程序安装包是ISO光盘镜像形式的，如果你的操作系统是win8之前的系统，那么就需要安装能够打开提取ISO文件的工具软件了。
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这里提供几个下载UltraISO程序的地址：百度网盘pan.baidu./s/1mqkmN腾讯微云：pan.baidu./s/1qZY5GUltraISO安装成功后在计算机资源管理器中可以看到如下虚拟光驱的图标（接下来需要用到）右键点击该图标可以看到如下的一些选项，点击“加载”，选择相应的ISO文件就可以将文件加载到虚拟光驱中并打开。
步骤二：安装Clementine 121、安装Clementine 12主程序在计算机资源管理器中右键“CD驱动器”>>UtraISO>>加载，选择”SPSS_Clementine_v12.0-CYGiSO.bin”这个文件然后在打开计算机资源管理器可以看到如下情况双击打开，选择setup.exe运行，在弹出框中选择第一个选项（Install Clementine）即可，然后依次完成安装过程。
分类工具spss Clementine的介绍
分类工具spss Clementine 的介绍数据挖掘的工具平台有很多，常见的有Spss Clementine 、Weka 、Matlab 等。
本研究采用的是Spss Clementine 12.0汉化版，下面简单介绍Clementine 工具。
Clementine 软件充分利用了计算机系统的运算能力和图形展示能力，将方法、应用与工具紧密地结合在一起，是解决数据挖掘的理想工具。
它不但集成了诸多计算机学科中机器学习的优秀算法，同时也综合了一些行之有效的数学统计分析方法，成为内容最为全面，功能最为强大、使用最为方便的数据挖掘工具。
由于其界面友好、操作简便，十分适合普通人员快速实现对数据的挖掘，使其大受用户欢迎，已经连续多年雄踞数据挖掘工具之首[96]。
操作使用Clementine 的目的是建立数据流，即根据数据挖掘的实际需要选择节点，一次连接节点建立数据流，不断修改和调整流中节点的参数，执行数据流，最终完成相应的数据挖掘任务。
Clementine 数据流建立的一般思路如图3-4所示：（1）建立数据源。
将数据源读入数据到Clementine 中，并根据需要将多个数据集成合并在一起。
这些节点位于整个数据流的开始部分，相应的节点安排在数据源（Sources ）和字段选项（Field Ops ）选项卡中。
（2）数据理解。
这里，数据理解中的评估数据质量主要指的是数据缺失和数据异常状况，并选择恰当的方法对其进行修正调整。
浏览数据包括：以表格的形式按照统一的顺序浏览数据内容，或对数据汇总后再浏览。
相应的节点安排在字段选项（Field Ops ）、输出（Output ）和记录字段（Record Ops ）选项卡中。
（3）数据准备。
这里，数据准备中的变量变换和派生是将现有变量变换为满足后续建模要求的类型和分布等，以及在现有的数据基础上得到的含义更丰富的新数据。
数据精简主要是指样本随机选取和条件选取、变量离散化和降维等。
基于神经网络的数据挖掘算法分析
基于神经网络的数据挖掘算法分析第一章神经网络和数据挖掘的概述神经网络和数据挖掘是现代机器学习领域中非常重要的两个分支。
神经网络是模拟人类神经系统的复杂计算模型，用于处理复杂的非线性问题；而数据挖掘则是从大量的数据集合中寻找潜在的规律和模式，以支持决策和预测。
基于神经网络的数据挖掘算法结合了这两个领域的方法和技术，被广泛应用于各种领域中的数据分析与认知任务。
本文将着重介绍基于神经网络的数据挖掘算法的分析方法和原理。
第二章神经网络模型的基础神经网络是一种有多个节点组成的图形结构，其中每个节点代表神经元，用于接受和处理来自其他神经元的输入信号并生成相应的输出信号。
神经元之间的连接强度由权重值表示，它们可以被调整以改变模型的性能。
常见的神经网络模型有感知机、多层感知机和循环神经网络等。
在基于神经网络的数据挖掘算法中，多层感知机是最常用的模型之一。
它由输入层、中间层和输出层三个部分组成，其中输入层接受原始数据的特征向量表示，中间层包含多个隐含层，根据不同的任务需要可以选择不同的中间层数量，而输出层则输出模型的预测结果。
第三章神经网络的训练和优化算法神经网络的性能和效果取决于其权重值的设置，因此需要通过训练网络来调整权重值。
常见的神经网络训练算法有前向传播算法和反向传播算法。
前向传播算法将输入向量传递到输出层，保存所有节点之间的中间层结果。
输出层的误差可以通过比较预测输出与实际输出之间的差异来计算。
反向传播算法从输出层向后计算误差，并根据目标输出和输出层的误差来调整权重。
这个过程反复进行至模型的预测结果达到最优。
此外，梯度下降算法、随机梯度下降算法和Adam算法等优化算法可以加速神经网络的收敛和训练过程。
第四章基于神经网络的数据挖掘算法案例神经网络被广泛应用于各种领域的数据挖掘任务中，例如图像识别、自然语言处理、预测和分类等。
在图像识别任务中，卷积神经网络是一种基于神经网络的算法框架，能够对图像中的特定视觉对象进行识别。
数据挖掘技术
数据挖掘技术一．数据挖掘的含义和作用数据仓库的出现，带来了"数据丰富，但信息贫乏"的状况。
因此迫切需要一种新技术实现从企业海量的数据中发现有用的信息或知识，从而出现了数据挖掘（Data Mining）技术。
数据挖掘(Data Mining)就是应用一系列技术从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
提取的知识表示为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。
这些数据可以是结构化的,如关系数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本，图形，图像数据，甚至是分布在网络上的异构型数据。
发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的，可以是演绎的，也可以是归纳的。
发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等，还可以进行数据自身的维护。
数据挖掘借助了多年来数理统计技术和人工智能以及知识工程等领域的研究成果构建自己的理论体系，是一个交叉学科领域，可以集成数据数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等技术。
还有一个定义：数据挖掘就是从海量的数据中挖掘出可能有潜在价值的信息的技术。
这些信息是可能有潜在价值的，支持决策，可以为企业带来利益，或者为科学研究寻找突破口。
二、数据挖掘的目的它的目标是将大容量数据转化为有用的知识和信息。
数据挖掘并不专用于特定领域，它需要凝结各种技术和创造力去探索可能隐藏在数据中的知识。
在很多情况下，应用数据挖掘技术是为了实现以下三种目的：。
发现知识：知识发现的目标是从数据库存储的数据中发现隐藏的关系、模式和关联例如,在商业应用中数据挖掘可用于发现分割、分类、关联、喜好四种知识。
发现分割知识可以将客户记录分组，策划为客户度身定做的推销活动。
发现分类知识可以将输入的数据分配到预定义的类别中，发现和理解趋势以及对文本文档的进行分类等。
发现交叉销售的机会是一种关联知识，以及发现大部分客户的喜好的知识[4]。
数据挖掘语言
五、可视化发现模式额期望表示
可视化问题：
显示规则、表格、交叉表、饼图、直方图、判定 树、立方体、曲线等
display as<result_form> ------说明挖掘模式的期望表示
实例
公司A 的数据库为Acompany_db， 包括：
customer (cust_ID, name, address, age, income,credit_info,), item(item_ID, name, brand,), employee(empl_ID, name, category,), purchase(trans_ID, cust_ID, empl_ID,,), branch (branch_ID, name, address), items_sold ((trans_ID, item_ID, qty), works_at (empl_ID,branch_ID )
一
数据挖掘的语言
二
Байду номын сангаас
数据挖掘的研究热点
三
数据挖掘工具的商业应用和选择
研究热点
发现语言的形式化描述，专门用于知识发现的数据挖掘语言
数据挖掘过程中的可视化
网络环境下的数据挖掘技术，在英特网上建立数据挖掘服务器，与数据 库服务器配合，实现web mining
加强对各种非结构化数据的采集，如：图形、视频图像、音频和多媒体 数据的采集
PolyAnalyst
⑤PA的算法不是多种算法的简单堆积，而是对传统算法进行了 优化和创新； ⑥作为一个层次化的体系，强调在不同的阶段使用不同的算法 ⑦强大的结果解释功能，支持SRL(symbolic rule language)符 号化规则语言，可表示数学公式和函数，可读性能好。
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神经网络基本原理-网络模型
常见的神经网络模型有： 全互连型结构； 层次型结构； 网孔型结构；
神经网络基本原理-组成要素
人工神经网络由八个方面的要素组成，分别为： 一组处理单元； 处理单元的激活状态； 每个处理单元的输出函数； 处理单元之间的联接模式； 传递规则； 把处理单元的输入及当前状态结合起来产生激活 值的激活规则； 通过经验修改联接强度的学习规则； 系统运行的环境。
神经网络在数据挖掘中的应用-评价
评价数据挖掘模型实现算法的优良与否，可根据以 下指标与特征 ： 在噪音和数据不完整的情况下，能否高质量建模； 该模型必须为用户理解，并能用于决策； 该模型可接受领域知识(规则的加入和提取) ，以 提高建模质量 。
神经网络基本原理-学习方式
神经网络的学习方式主要分为 ： 有监督学习(supervised learning) ； 无监督学习(Unsupervised Learning, 或称自组 织self-organizing) ； 自监督学习(self-supervised learning) ；
BP神经网络-改进
改进的BP神经网络步骤如下：
BP神经网络-影响BP网络建模的因素
影响BP网络建模的因素主要有： BP神经网络层数的确定； BP神经网络中节点数的确定； (1)输入层节点数的确定； (2)隐层节点数的确定； (3)输出层节点数的确定。
RBF神经网络-网络结构
输入层由一些源点(感知单元)组成，将网络与外界环 境连接起来； 隐含层是非线性的，在输入空间到隐层空间之间进行 非线性变换； 输出层是线性的，对输入层的训练数据做出响应。
RBF神经网络-基本步骤
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Hopfield神经网络-基本结构
Hopfield神经网络-离散 Hopfield神经网络
Hopfield神经网络-连续Hopfield神经网络
连续型 Hopfield网络(Continuous Hopfield Neural Network，简称CHNN)的输入与输出为 连续可微且单调上升的函数，每个神经元的输入 是一个随时间变化的状态变量，与外界输入和从 其它神经元来的偏置信号有直接关系，同时也与 其它神经元同它之间的连接权有关系。状态变量 直接影响输入变量，使系统变成一个随时间变化 的动态系统。
数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典
元昌安 主编 邓 松 李文敬
刘海涛
编著
电子工业出版社
第十二章 神经网络
本章内容
1. 神经网络基本原理 2. BP神经网络 3. RBF神经网络 4. Hopfield神经网络 5. SOFM神经网络 6. 神经网络在数据挖掘中的应用
神经网络基本原理-基本分类
按五大个原则对神经网络进行归类： 按照网络的拓扑结构区分，有前向网络和反馈网 络； 按照学习方式区分，则分为有教师学习和无教师 学习网络； 按照网络性能区分，则有连续型和离散性网络， 随机型和确定型网络； 按照突触性质区分则有一阶线性关联网络和高阶 非线性关联网络； 按对生物神经系统的层次模拟区分，则有神经元 层次模型，组合式模型，网络层次模型，神经系 统层次模型和智能型模型。
SOFM神经网络-网络模型
SOFM是仅由输入层和输出层(竞争层)两层构成。 网络上层是输出层，网络下层为输入层。常用的 SOFM网络的输入层是线性排列的神经元。
SOFM神经网络-基本算法
神经网络在数据挖掘中的应用-步骤
基于神经网络方法的数据挖掘过程主要包括三个主 要阶段： 选择与预处理数据为构造网络准备数据，包括训 练数据和测试数据； 网络训练与剪枝这个阶段需要选择拟采用的网络 模型，选择或设计一种网络训练算法； 规则提取与评估经过学习和剪枝之后，网络中蕴 含着学习到的规则(知识)，但以这种形式存在规 则不易理解。