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liting李

業(yè)務(wù)故事數(shù)據(jù)分析推薦書籍

《千面英雄》《故事》國外翻譯過來的業(yè)務(wù)邏輯的書籍：京東，阿里自己出的書籍,可以到網(wǎng)上找

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田齊齊

層次聚類方法

在社會學(xué)領(lǐng)域，一般通過給定網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)定義網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間的相似性或距離，然后采用單連接層次聚類或全連接層次聚類將網(wǎng)絡(luò)節(jié)點組成一個樹狀圖層次結(jié)構(gòu)。其中，樹的葉節(jié)點表示網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，非葉節(jié)點一般由相似或距離接近的子節(jié)點合并而得到。層次聚類方法的基本思想是：通過某種相似性測度計算節(jié)點之間的相似性，并按相似度由高到低排序，逐步重新連接個節(jié)點。該方法的優(yōu)點是可隨時停止劃分，主要步驟如下：（1）移除網(wǎng)絡(luò)中的所

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liting李

什么是特征提取

特征提取是計算機視覺和圖像處理中的一個概念。它指的是使用計算機提取圖像信息，決定每個圖像的點是否屬于一個圖像特征。特征提取的結(jié)果是把圖像上的點分為不同的子集，這些子集往往屬于孤立的點、連續(xù)的曲線或者連續(xù)的區(qū)域。特征的好壞對泛化性能有至關(guān)重要的影響。

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田齊齊

多因素二分類logistic回歸如何選擇方法？

二分類logistic回歸如何選擇方法？輸入、向前LR、向后LR等等不知道如何選擇？ SPSS軟件中多因素Logistic逐步回歸分析提供了條件參數(shù)估計似然比檢驗（Conditional）、最大偏似然估計似然比檢驗（LR）、Wald檢驗3種模型假設(shè)檢驗方法，和向前選擇法（Forward）、向后剔除法（Backward）兩種變量進出方法，一共組合成6種逐步回歸變量選擇方法。不同的算法，

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liting李

特征選擇的一般過程

特征選擇的一般過程(1)產(chǎn)生過程( Generation Procedure )產(chǎn)生過程是搜索特征子集的過程，負責為評價函數(shù)提供特征子集。(2)評價函數(shù)( Evaluation Function )評價函數(shù)是評價一個特征子集好壞程度的一個準則。(3)停止準則( Stopping Criterion )停止準則是與評價函數(shù)相關(guān)的，一般是一個閾值，當評價函數(shù)值達到這個閾值后就可停止搜索。

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田齊齊

怎樣對輸出進行編輯？

spss中如果想對輸出進行設(shè)置或操作，需要雙擊激活。如圖：

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liting李

如何理解特征選擇？

特征選擇( Feature Selection )也稱特征子集選擇( Feature Subset Selection , FSS )，或?qū)傩赃x擇( Attribute Selection )。是指從已有的M個特征(Feature)中選擇N個特征使得系統(tǒng)的特定指標最優(yōu)化，是從原始特征中選擇出一些最有效特征以降低數(shù)據(jù)集維度的過程,是提高學(xué)習(xí)算法性能的一個重要手段,也是模式識別中關(guān)鍵的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟。

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liting李

spss中如何評估模型好壞

1.首先要看圖形2.其次看R方3.參數(shù)的多少

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主成分主要用于解決什么問題

主成分主要解決列的壓縮問題。對于聚類，可對列壓縮，但很少用在列上，主要用它對行進行聚類。

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什么是主成分分析

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），是一種統(tǒng)計方法。通過正交變換將一組可能存在相關(guān)性的變量轉(zhuǎn)換為一組線性不相關(guān)的變量，轉(zhuǎn)換后的這組變量叫主成分。在實際課題中，為了全面分析問題，往往提出很多與此有關(guān)的變量（或因素），因為每個變量都在不同程度上反映這個課題的某些信息。主成分分析首先是由K.皮爾森（Karl Pearson）對非隨機變量引入的，爾后H

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如何有spss進行卡方檢驗

1.首先用SPSS打開用分析的數(shù)據(jù)文件2.依次點擊一、二、三級菜單：分析——描述統(tǒng)計——交叉表格3.將要分析進行卡方檢驗的兩個變量分別選擇至“行”、“列”，然后點擊菜單右側(cè)第二個按鈕“Statistics”,在彈出的二級菜單中勾選“卡方”4.得到卡方檢驗的結(jié)果并解讀結(jié)果。

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spss相關(guān)書籍推薦

1.spss軟件類書籍（1）SPSS統(tǒng)計分析基礎(chǔ)教程(第2版)2011-11 張文彤、鄺春偉（2）問卷統(tǒng)計分析實務(wù):SPSS操作與應(yīng)用 2010年5月1日吳明?。?）SPSS統(tǒng)計分析(第5版) 2015年4月1日吳喜之, 盧紋岱 (編者), 朱紅兵 (編者)（4）統(tǒng)計分析與SPSS的應(yīng)用(第四版)2014年8月1日薛薇 (作者) （5）社會統(tǒng)計分析方法·SPSS軟件應(yīng)用(第2版)2

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整合后的變量參與主成分嗎

整合后的變量是不參與主成分的，因為前面只要整合好了就不參與后面的步驟的。

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liting李

spss中點什么可以回到主界面

如圖所示。

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兩兩整合就是刪除掉嗎

如果出現(xiàn)兩兩高度共線的話，可以刪除，一般在大型數(shù)據(jù)中不建議刪除。能合并盡量合并，實在不行才刪除。

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田齊齊

聚類和降維的區(qū)別是什么？

聚類是用于尋找數(shù)據(jù)內(nèi)在的分布結(jié)構(gòu)。既可以作為一個單獨的過程，如異常檢測等；也可作為分類等其他學(xué)習(xí)任務(wù)的前驅(qū)過程。聚類是標準的無監(jiān)督學(xué)習(xí)。在一些推薦系統(tǒng)中需要確定新用戶的類型，但“用戶類型”這個概念可能無法精確定義，此時往往會先對原有的用戶數(shù)據(jù)進行聚類。然后根據(jù)聚類的結(jié)果將每個簇定義為一個類。然后在基于這些類別取進行相應(yīng)的分類訓(xùn)練，以判斷新用戶的類型。降維主要是為了緩解維數(shù)災(zāi)難的一個重要方法。

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田齊齊

在實際應(yīng)用中，當特征個數(shù)增加到某一個臨界點后，繼續(xù)增加反而會導(dǎo)致分類器的性能變差——“維度災(zāi)難”（curse of dimensionality）。對于高維數(shù)據(jù)，“維度災(zāi)難”使解決模式識別問題非常困難，此時，往往要求首先降低特征向量的維度。降低特征向量維度的可行性分析：特征向量往往是包含冗余信息的！有些特征可能與分類問題無關(guān)特征之間存在著很強的相關(guān)性降低維度的方法?特征組合：把

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田齊齊

怎樣整合共線的X？

這要根據(jù)業(yè)務(wù)和X具體分析，可以兩兩整合到一起，也可以刪掉其中一個X。

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田齊齊

特征選擇是什么？

特征選擇是特征工程里的一個重要問題，其目標是尋找最優(yōu)特征子集。特征選擇能剔除不相關(guān)(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，從而達到減少特征個數(shù)，提高模型精確度，減少運行時間的目的。另一方面，選取出真正相關(guān)的特征簡化模型，協(xié)助理解數(shù)據(jù)產(chǎn)生的過程。并且常能聽到“數(shù)據(jù)和特征決定了機器學(xué)習(xí)的上限，而模型和算法只是逼近這個上限而已”，由此可見其重要性。

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田齊齊

為什么要做特征選擇？

簡化模型便于解釋縮短訓(xùn)練時間避免維度災(zāi)難提高模型的泛化性能，比如通過減少過擬合

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