神经网络
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统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
神经网络节点模型选项
• 模型命名： 使用已分割的数据（Use partitioned data）
• 建模方法 快速（Quick） 动态（Dynamic） 多元（Multiple） 修剪（Prune） 径向基（RBFN） 穷尽算法（Exhaustive Prune）
防止过分拟合（Prevent overtrianing） 设定随机种子（Set random seed） • 停止标准
默认（Default） 精确度（Accuracy）：90% 循环次数（Cycles）：250 时间（Times）：5分钟 • 最优化方法（Optimize） 速度（Speed） 记忆（Memory）
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
神经网络模型节点
• 神经网络的主要特点
> 并行分布处理——并行结构和并行实现，适于实时和动态处理 > 非线性映射——可以处理非线性问题 > 适应和集成——适用于复杂、大规模和多变量系统，可以在线
运行和定性定量分析 > 自学习训练——可以解决数学模型和规则难以解决的问题
• 按……停止（Stop on）。可以从以下终止准则中选择一个： • Defaut（预设）：在这一设置下，网络将在其看起来达到最佳训练状态时停止训练。如果该设
置与Multiple 训练方法一起使用，训练不好的神经网络在训练过程中将被舍弃。 • Accuracy（％）（精确度％）：选择该选项后，训练将一直持续直到达到指定精确度。也许永
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
神经网络节点模型选项
• Clementine 为建立神经网络模型提供六种训练方法： > 快速（Quick）：这种方法采用粗略估计方法，根据数据特征选择 神经网络的合适类型 （拓扑结构）。需要注意的是计算隐藏层预设规模的方法已经与Clementine以前的版本不同。 新的方法通常会生成更小规模的隐藏层，训练起来更快，生成的模型更好。如果发现采用预设 规模的隐藏层得到的模型精确度较低，使用者可以尝试通过Expert项目提高隐藏层规模或者使 用别的训练方法。 > 动态（Dynamic）：这种方法首先创建一个初始拓扑结构，然后随着训练的进展添加或剔除 隐藏单元以修改拓扑结构。 > 多重（Multiple）：这种方法创建拓扑结构不同的几个神经网络（具体的数目取决于训练 数据的情况）。随后这些网络以伪平行方式训练。在训练结束时，RMS错误最小的模型代表最 终的模型。 > 修剪（Prune）：这种方法以一个大型神经网络开始，随着训练的进行剔除（修剪）隐藏层 和输入层的最差单元。这种方法通常很慢，但是常常生成比其它方法更好的结果。 > 径向基函数网络（RBFN）：径向基函数网络(RBFN)使用类似于k－means聚类的方法，根据 目标字段值拆分数据。 > 彻底修建（Exhaustive prune）：这种方法与Prune方法有关。这种方法以一个大型神经网 络开始，随着训练的进行剔除（修剪）隐藏层和输入层的最差单元。由于是彻底修剪，神经网 络训练参数的选择要确保对可能模型空间进行彻底的搜索以选出最好的模型。这种方法通常是 最慢的，但是常常生成最好的结果。需要注意的是这种方法会花很长的时间训练数据，特别是 训练大型数据集。
• 神经网络的不足：
> 模型为黑匣子，得到的结果不易解释 > 模型可能会出现过拟合的情况 > 结果可能是局部最小值，而非全局最优值
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
神经网络节点建模节点字段选项
• 使用类型节点的设置 （Use Type node settings）
• 使用使用者自定义设置 （Use Custom settings）
• 目标字段（Target(s)）：对于需要至少一个目标字段元的模型，选择目标字段。这类似于在Type 节点中把字 段方向设置为“OUT”。
• 输入字段（Inputs）：选择输入字段。这类似于在Type 节点中把字段方向设置为“IN”。 • 使用频率字段（Use frequency field）：这一选项允许使用者选择一个字段作为频率权值。如果训练数据集中
• Clementine中神经网络的特有功能：
> 敏感度分析：以辅助解释神经网络结果 > 修剪和验证：以避免过度训练 > 动态网络 ：自动找出合适的网络结构设计
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
神经网络模型节点
• 神经网络模型的主要功能
> 分类（Cl） > 预测（Pr） > 控制（Ct） > 函数拟合（Ft）
定义二：神经网络是指用大量的简单计算单元（即神经元）构成 的非线性系统，它在一定程度上模仿了人脑神经系统的信息处理、存 储及检索功能。
定义三：一个神经网络是一个由简单处理元构成的规模宏大的并 行分布式处理器。天然具有存储知识和使之可用的特性。神经网络在 两个方面与人脑相似：
1.神经网络获得的知识是从外界环境中学习得到的。 2.互连神经元的连接强度，即突触权值，用于储存获取的知识。
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神经网络节点的附加选项
• 继续训练存在的模型 （Continue training existing model）。
• 使用二进制元集合编码（Use binary set encoding）。
• 显示反馈图（Show feedback graph）。
• 模型选择（Model selection） • 使用最优模型（Use best
神经网络模型节点
Neural Networks Node
报告人：魏博 指导教师:谢邦昌 日期：2007年11月15日
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
什么是神经网络模型？
定义一：神经网络，有时也称作多层感知器（MLPs），本质上 是人脑处理信息方式的简化模型。它通过模拟大量相互连接的简单处 理单元工作，这些处理单元好像神经元的抽象化版本。
• 参考：《神经网络原理》Simon Haykin著.叶世伟译.机械工业出版社
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神经网络模型节点
• 神经网络模型的学习过程
(A) 模型的特点 1、有指导的学习 2、前馈网络 3、反向传播算法
(B)可变参数 1、隐含层的数目 2、学习效率 3、动态常量 4、停止准则
远不能达到指定精确度，但是可以在任意点终止训练并保存目前达到的最高精确度。 • Cycles（循环数）：选择该选项后，训练将持续指定的循环数（通过数据的循环数）。 • Time（mins）（以分钟计算的训练时间）：选择该选项后，训练将持续到指定的时间（以分钟
计算）。注意：为了完成目前循环，训练时间可能会略微超出指定的训练时间。
的每个记录代表不止一个单元——例如使用汇总数据时，就可以使用该选项。字段值是每个记录所代表的单 元数。频率字段的值应当是正整数。频率权值会影响C&RT模型分支案例（branch instances）的计算。频率 权值为零或者负值的记录将不参与分析。非整数频率权值取整为最相邻的整数。 • 使用权数字段（Use weight field）：这一选项允许选择某一字段作为案例权值。案例权值用于解释输出字段 各水平之间的方差。这些权值用于模型估计但是并不影响C&RT模型分支案例（branch instances）的计算。 个案权值必须为正，但是可以不是整数。权值为零或者负值的记录将不参与分析。 • 结果（Consequents）：在关联规则节点（Apriori 和 GRI）中，选择用作结论规则集中的结果的字段。（这 对应于Type 节点中类型为Out 或者Both的字段）。 • 前提（Antecedents）：在关联规则节点（Apriori 和 GRI）中，选择用作结论规则集中的前提的字段。（这 对应于Type 节点中类型为In 或者Both的字段）。 • 交易型数据格式（Transactional data format，仅在Apriori节点中出现）：Apriori节点既可以处理交易数据格 式，也可以处理表格数据格式。交易型数据有两个字段：一个用于存储ID号，一个用于存储交易内容。每个 记录代表一项交易，相关交易通过相同的ID号关联起来。
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神经网络模型节点
• 神经网络模型的种类
> 感知器 > 径向基网络 > 概率神经网络 > 广义回归神经网络 > Hopfield网络 > Elman网络 > 自组织特征映射网络 > 自适应共振理论网络
统计分析、ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ据挖掘与商业智能应用研究小组
神经网络模型节点
• 多层感知器模型的结构
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神经网络节点模型选项
• 避免过度训练（Prevent overtraining）：选择该选项后数据随机被拆分成训练集和验证集。 网络在训练集中训练，而精确度则根据验证集估计。可以在Sample％框中指定用于训练的数据 比率。（数据集中的其余部分用于验证）
• 设置随机数子（（Set random seed）：如果没有设置随机数子，则用于初始化神经网络权值 的随机数序列在每次执行节点时各不相同。这样，即使神经网络设置和数据值完全一样，节点 也会在各次执行生成不同的模型。选择该选项后，可以把随机数子设置成某一具体值，这样结 果模型就完全可再现现。一个确定的随机数子总是生成相同的随机数序列值，这样执行该节点 总是生成同样的模型。
network） • 采用最终模型（Use final
network） • 敏感度分析（Sensitivity
analysis） • 生成日志文件（Generate log
file）。
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神经网络节点的附加选项
• 继续训练存在的模型（Continue training existing model）：在预设设置下，每次执行神经 网络节点时，会创建一个全新的网络。如果选择了该选项，训练继续使用上次节点成功产 生的网络。节点可以正确处理各次执行间训练方法的不同，但是RBFN 网络不能用于其它 类型的网络。因此，当训练方法改成RBFN或者从RBFN改成其它方法时，节点的执行总是 会创建新的神经网络。
• 显示反馈图（Show feedback graph）：如果选择了该选项，使用者会看到一张显示神经网 络一段时间内学习过程中的精确度。此外，如果选择了Generate log file(生成日志文件)， 会看到另一张图，显示训练集合和检验集度量（在下面定义）。
• 注意：该部分会减慢训练时间。要加快训练，取消该选项。
>输入层：代表输入字段
>隐含层：可以有多个子层 >输出层：代表输出字段 * 权值： 连接各层单元的连接强度。它会随着网络的不断 训练而不断变化。
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神经网络模型节点
• RBF神经网络模型的拓扑结构
1、隐含层只有一层 2、隐含层和输出层的神经元模型不同 3、隐含层是非线性，而输出层为线性
• 目标字段（Target(s)） • 输入字段（Inputs）
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神经网络节点建模节点字段选项
• Use Type node settings（使用类型节点的设置）。这一选项告诉节点从上游的Type 节点获取字段信息。这是 预设设置。
• Use Custom settings（使用使用者自定义设置）。这一选项告诉节点使用本节点指定的字段信息而不是来自 上游节点的设置。在选择了该选项后，需要指定以下字段元。
• 使用二进制元集合编码（Use binary set encoding）：如果选择了该选项，Clementine 会对 集合字段元使用压缩性二进制编码。在使用带有大量值的集合字段元作为输入字段时，该 选项使建立神经网络模型更加容易。但是，如果使用该选项，可能需要提高网络结构的复 杂性（通过添加更多的隐藏单元或者隐藏层）以使网络正确使用二进制元编码集合字段元 中的压缩信息。
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神经网络节点的附加选项
• 模型选择（Model selection）：在预设设置下，如果训练被中断，节点会返回最好的神经网络作为生成 网络节点。也可以要求节点返回最终模型。
神经网络节点模型选项
• 模型命名： 使用已分割的数据（Use partitioned data）
• 建模方法 快速（Quick） 动态（Dynamic） 多元（Multiple） 修剪（Prune） 径向基（RBFN） 穷尽算法（Exhaustive Prune）
防止过分拟合（Prevent overtrianing） 设定随机种子（Set random seed） • 停止标准
默认（Default） 精确度（Accuracy）：90% 循环次数（Cycles）：250 时间（Times）：5分钟 • 最优化方法（Optimize） 速度（Speed） 记忆（Memory）
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
神经网络模型节点
• 神经网络的主要特点
> 并行分布处理——并行结构和并行实现，适于实时和动态处理 > 非线性映射——可以处理非线性问题 > 适应和集成——适用于复杂、大规模和多变量系统，可以在线
运行和定性定量分析 > 自学习训练——可以解决数学模型和规则难以解决的问题
• 按……停止（Stop on）。可以从以下终止准则中选择一个： • Defaut（预设）：在这一设置下，网络将在其看起来达到最佳训练状态时停止训练。如果该设
置与Multiple 训练方法一起使用，训练不好的神经网络在训练过程中将被舍弃。 • Accuracy（％）（精确度％）：选择该选项后，训练将一直持续直到达到指定精确度。也许永
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
神经网络节点模型选项
• Clementine 为建立神经网络模型提供六种训练方法： > 快速（Quick）：这种方法采用粗略估计方法，根据数据特征选择 神经网络的合适类型 （拓扑结构）。需要注意的是计算隐藏层预设规模的方法已经与Clementine以前的版本不同。 新的方法通常会生成更小规模的隐藏层，训练起来更快，生成的模型更好。如果发现采用预设 规模的隐藏层得到的模型精确度较低，使用者可以尝试通过Expert项目提高隐藏层规模或者使 用别的训练方法。 > 动态（Dynamic）：这种方法首先创建一个初始拓扑结构，然后随着训练的进展添加或剔除 隐藏单元以修改拓扑结构。 > 多重（Multiple）：这种方法创建拓扑结构不同的几个神经网络（具体的数目取决于训练 数据的情况）。随后这些网络以伪平行方式训练。在训练结束时，RMS错误最小的模型代表最 终的模型。 > 修剪（Prune）：这种方法以一个大型神经网络开始，随着训练的进行剔除（修剪）隐藏层 和输入层的最差单元。这种方法通常很慢，但是常常生成比其它方法更好的结果。 > 径向基函数网络（RBFN）：径向基函数网络(RBFN)使用类似于k－means聚类的方法，根据 目标字段值拆分数据。 > 彻底修建（Exhaustive prune）：这种方法与Prune方法有关。这种方法以一个大型神经网 络开始，随着训练的进行剔除（修剪）隐藏层和输入层的最差单元。由于是彻底修剪，神经网 络训练参数的选择要确保对可能模型空间进行彻底的搜索以选出最好的模型。这种方法通常是 最慢的，但是常常生成最好的结果。需要注意的是这种方法会花很长的时间训练数据，特别是 训练大型数据集。
• 神经网络的不足：
> 模型为黑匣子，得到的结果不易解释 > 模型可能会出现过拟合的情况 > 结果可能是局部最小值，而非全局最优值
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
神经网络节点建模节点字段选项
• 使用类型节点的设置 （Use Type node settings）
• 使用使用者自定义设置 （Use Custom settings）
• 目标字段（Target(s)）：对于需要至少一个目标字段元的模型，选择目标字段。这类似于在Type 节点中把字 段方向设置为“OUT”。
• 输入字段（Inputs）：选择输入字段。这类似于在Type 节点中把字段方向设置为“IN”。 • 使用频率字段（Use frequency field）：这一选项允许使用者选择一个字段作为频率权值。如果训练数据集中
• Clementine中神经网络的特有功能：
> 敏感度分析：以辅助解释神经网络结果 > 修剪和验证：以避免过度训练 > 动态网络 ：自动找出合适的网络结构设计
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
神经网络模型节点
• 神经网络模型的主要功能
> 分类（Cl） > 预测（Pr） > 控制（Ct） > 函数拟合（Ft）
定义二：神经网络是指用大量的简单计算单元（即神经元）构成 的非线性系统，它在一定程度上模仿了人脑神经系统的信息处理、存 储及检索功能。
定义三：一个神经网络是一个由简单处理元构成的规模宏大的并 行分布式处理器。天然具有存储知识和使之可用的特性。神经网络在 两个方面与人脑相似：
1.神经网络获得的知识是从外界环境中学习得到的。 2.互连神经元的连接强度，即突触权值，用于储存获取的知识。
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
神经网络节点的附加选项
• 继续训练存在的模型 （Continue training existing model）。
• 使用二进制元集合编码（Use binary set encoding）。
• 显示反馈图（Show feedback graph）。
• 模型选择（Model selection） • 使用最优模型（Use best
神经网络模型节点
Neural Networks Node
报告人：魏博 指导教师:谢邦昌 日期：2007年11月15日
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
什么是神经网络模型？
定义一：神经网络，有时也称作多层感知器（MLPs），本质上 是人脑处理信息方式的简化模型。它通过模拟大量相互连接的简单处 理单元工作，这些处理单元好像神经元的抽象化版本。
• 参考：《神经网络原理》Simon Haykin著.叶世伟译.机械工业出版社
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
神经网络模型节点
• 神经网络模型的学习过程
(A) 模型的特点 1、有指导的学习 2、前馈网络 3、反向传播算法
(B)可变参数 1、隐含层的数目 2、学习效率 3、动态常量 4、停止准则
远不能达到指定精确度，但是可以在任意点终止训练并保存目前达到的最高精确度。 • Cycles（循环数）：选择该选项后，训练将持续指定的循环数（通过数据的循环数）。 • Time（mins）（以分钟计算的训练时间）：选择该选项后，训练将持续到指定的时间（以分钟
计算）。注意：为了完成目前循环，训练时间可能会略微超出指定的训练时间。
的每个记录代表不止一个单元——例如使用汇总数据时，就可以使用该选项。字段值是每个记录所代表的单 元数。频率字段的值应当是正整数。频率权值会影响C&RT模型分支案例（branch instances）的计算。频率 权值为零或者负值的记录将不参与分析。非整数频率权值取整为最相邻的整数。 • 使用权数字段（Use weight field）：这一选项允许选择某一字段作为案例权值。案例权值用于解释输出字段 各水平之间的方差。这些权值用于模型估计但是并不影响C&RT模型分支案例（branch instances）的计算。 个案权值必须为正，但是可以不是整数。权值为零或者负值的记录将不参与分析。 • 结果（Consequents）：在关联规则节点（Apriori 和 GRI）中，选择用作结论规则集中的结果的字段。（这 对应于Type 节点中类型为Out 或者Both的字段）。 • 前提（Antecedents）：在关联规则节点（Apriori 和 GRI）中，选择用作结论规则集中的前提的字段。（这 对应于Type 节点中类型为In 或者Both的字段）。 • 交易型数据格式（Transactional data format，仅在Apriori节点中出现）：Apriori节点既可以处理交易数据格 式，也可以处理表格数据格式。交易型数据有两个字段：一个用于存储ID号，一个用于存储交易内容。每个 记录代表一项交易，相关交易通过相同的ID号关联起来。
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
神经网络模型节点
• 神经网络模型的种类
> 感知器 > 径向基网络 > 概率神经网络 > 广义回归神经网络 > Hopfield网络 > Elman网络 > 自组织特征映射网络 > 自适应共振理论网络
统计分析、ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ据挖掘与商业智能应用研究小组
神经网络模型节点
• 多层感知器模型的结构
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
神经网络节点模型选项
• 避免过度训练（Prevent overtraining）：选择该选项后数据随机被拆分成训练集和验证集。 网络在训练集中训练，而精确度则根据验证集估计。可以在Sample％框中指定用于训练的数据 比率。（数据集中的其余部分用于验证）
• 设置随机数子（（Set random seed）：如果没有设置随机数子，则用于初始化神经网络权值 的随机数序列在每次执行节点时各不相同。这样，即使神经网络设置和数据值完全一样，节点 也会在各次执行生成不同的模型。选择该选项后，可以把随机数子设置成某一具体值，这样结 果模型就完全可再现现。一个确定的随机数子总是生成相同的随机数序列值，这样执行该节点 总是生成同样的模型。
network） • 采用最终模型（Use final
network） • 敏感度分析（Sensitivity
analysis） • 生成日志文件（Generate log
file）。
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
神经网络节点的附加选项
• 继续训练存在的模型（Continue training existing model）：在预设设置下，每次执行神经 网络节点时，会创建一个全新的网络。如果选择了该选项，训练继续使用上次节点成功产 生的网络。节点可以正确处理各次执行间训练方法的不同，但是RBFN 网络不能用于其它 类型的网络。因此，当训练方法改成RBFN或者从RBFN改成其它方法时，节点的执行总是 会创建新的神经网络。
• 显示反馈图（Show feedback graph）：如果选择了该选项，使用者会看到一张显示神经网 络一段时间内学习过程中的精确度。此外，如果选择了Generate log file(生成日志文件)， 会看到另一张图，显示训练集合和检验集度量（在下面定义）。
• 注意：该部分会减慢训练时间。要加快训练，取消该选项。
>输入层：代表输入字段
>隐含层：可以有多个子层 >输出层：代表输出字段 * 权值： 连接各层单元的连接强度。它会随着网络的不断 训练而不断变化。
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神经网络模型节点
• RBF神经网络模型的拓扑结构
1、隐含层只有一层 2、隐含层和输出层的神经元模型不同 3、隐含层是非线性，而输出层为线性
• 目标字段（Target(s)） • 输入字段（Inputs）
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
神经网络节点建模节点字段选项
• Use Type node settings（使用类型节点的设置）。这一选项告诉节点从上游的Type 节点获取字段信息。这是 预设设置。
• Use Custom settings（使用使用者自定义设置）。这一选项告诉节点使用本节点指定的字段信息而不是来自 上游节点的设置。在选择了该选项后，需要指定以下字段元。
• 使用二进制元集合编码（Use binary set encoding）：如果选择了该选项，Clementine 会对 集合字段元使用压缩性二进制编码。在使用带有大量值的集合字段元作为输入字段时，该 选项使建立神经网络模型更加容易。但是，如果使用该选项，可能需要提高网络结构的复 杂性（通过添加更多的隐藏单元或者隐藏层）以使网络正确使用二进制元编码集合字段元 中的压缩信息。
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
神经网络节点的附加选项
• 模型选择（Model selection）：在预设设置下，如果训练被中断，节点会返回最好的神经网络作为生成 网络节点。也可以要求节点返回最终模型。