SPSS_Clementine完整教程

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。

spss基本操作完整版SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛应用于数据分析和统计建模的软件。

它提供了一系列强大的功能和工具，可以帮助用户处理和分析大量的数据，从而得到准确的结果并支持决策制定。

本文将介绍SPSS的基本操作，并分享一些常用功能的使用方法。

一、数据导入与编辑在使用SPSS进行数据分析之前，首先需要导入要分析的数据，并对其进行编辑和整理。

下面介绍SPSS中的数据导入与编辑的基本操作。

1. 导入数据打开SPSS软件后，点击菜单栏中的"文件"选项，再选择"打开"，然后选择要导入的数据文件（一般为Excel、CSV等格式）。

点击"打开"后，系统将自动将数据导入到SPSS的数据视图中。

2. 数据编辑在数据视图中，我们可以对导入的数据进行编辑，例如添加变量、删除无效数据、更改数据类型等操作。

双击变量名或者右键点击变量名，可以对变量属性进行修改。

通过点击工具栏上的"变量视图"按钮，可以进入变量视图进行更复杂的编辑。

二、数据清洗与处理数据清洗和处理是数据分析的重要步骤，它们能够提高数据的质量和可靠性。

下面介绍SPSS中的数据清洗与处理的基本操作。

1. 缺失值处理在实际的数据分析过程中，往往会遇到一些数据缺失的情况。

SPSS 提供了处理缺失值的功能，例如可以使用平均值或众数填补缺失值，也可以剔除含有缺失值的样本。

2. 数据筛选与排序当数据量较大时，我们通常需要根据一定的条件筛选出符合要求的数据进行分析。

SPSS提供了数据筛选和排序的功能，可以按照指定的条件筛选数据，并可以按照某个或多个变量进行数据排序。

三、统计分析SPSS作为统计分析的重要工具，提供了丰富的统计分析功能，下面介绍部分常用的统计分析方法。

1. 描述统计描述统计是对数据进行整体概述的统计方法，包括计数、求和、平均值、中位数、标准差、最大值、最小值等指标。

实验报告学院 南徐学院 班级 09428031 姓名 朱亚军 成绩课程 名称 数据挖掘实验项目名 称SPSS Clementine 数据可视化指导教师教师评语教师签名：年 月 日一、 实验目的1、熟悉SPSS Clementine 绘图。

2、了解SPSS Clementine 图形选项面板各节点的使用方法。

3、熟练掌握SPSS Clementine 数据可视化流程。

二、实验内容1、打开SPSS Clementine 软件，逐一操作各图形选项面板，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：至少做分布图、直方图、收集图、多重散点图、时间散点图)三、实验步骤1、启动 Clementine：请从 Windows 的“开始”菜单中选择：所有程序SPSS Clementine 12.0SPSS Clementine client 12.02、建立一个流、导入相关数据，打开图形选项面板3、绘制以下各类图形 （1）以颜色为层次的图（2）以大小为层次的图（3）以颜色、大小、形状和透明度为层次的图（4）以面板图为层次的图（5）三维收集图（6）动画散点图（7）分布图（8）直方图（9）收集图（10）多重散点图（11）网络图四、实验体会熟悉了SPSS Clementine 的绘图特点，了解SPSS Clementine 图形选项面板各节点的使用方法并熟练掌握SPSS Clementine 数据可视化流程。

SPSS操作指南频数分析Analyze/第二个Descriptive S/Frequencies/(Variable变量)，/Charts/Histograms层次聚类Analyze/Classify/Hiera/变量购物环境服务质量/标注个案商厦编号/Method！Within-group linkage#Euclidean distance/Statis tics 勾第一个R of s 2_3描述就是Coeffic的值很小第一组的值最小距离最近4可以代表5 K_means聚类Analyze/Classify/K_/变量，个案依据（Label Cases）省市/Number of Cluster 3/(迭代)lterate10和0/Options 前2个倒数2个判别分析Analyze/classify/Discrimmant/分组变量（Grouping Variable）录取结果Define Range1和3/Independents()，/Statistics全选/Classify Plot全选右上第二个分组左上第一个左下一数据分组单变量值分组Transform--Automatic recode--基本工资New name 什么1/最低值覆盖原数据分组（same）Transform --Recode into same/Old and new/左边Range，value through HIGHE850/Value1/Add/Range851through900/Valu e2/Add……类推不覆盖原数据分组Transform --Recode into Different/大框选变量/Name XX1/变量名/Old and new/左边Range，value through分位数分组Transform/VBinning/大框变量基本工资/Continue/第二格Binned VariableXX2/Make Cutpoints(可视化封装)／Scanned Cases点击/数量3（4段砍3刀）P67数据合并Date/Merge Files方差分析方差齐性检验Analyze/Compare means/One way ANOVA/DependentList 因变量)F（因子）Options--选Descriptive，Homogeneity of va(齐性) 图中相伴概率sig 0.515大于显著性水平0.05，不应拒绝零假设，认为控制变量的总体方差无显著差异。

SPSS进行主成分分析的步骤(图文) SPSS进行主成分分析的步骤主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是一种常用的多元统计分析方法，用于降低数据维度并探索数据之间的关系。

SPSS是一个功能强大的统计分析软件，本文将介绍使用SPSS进行主成分分析的步骤，以图文形式进行详细说明。

一、打开SPSS软件并导入数据1. 在SPSS软件中，点击菜单栏的 "File"，然后选择 "Open"。

2. 在打开的窗口中，找到并选择你要进行主成分分析的数据文件。

3. 点击 "Open"，将数据导入SPSS软件中。

二、准备数据1. 在SPSS软件的数据编辑视图中，确保你要进行主成分分析的变量都已经正确导入。

2. 如果有需要，可以对数据进行预处理（如去除离群值、标准化等），以符合主成分分析的要求。

三、进行主成分分析1. 在SPSS软件的菜单栏中，选择 "Analyze"，然后点击 "Dimension Reduction"，再选择 "Factor..."。

2. 在弹出的对话框中，将需要进行主成分分析的变量依次移至右侧的框中。

3. 点击 "Extraction" 选项卡，选择主成分提取方法（如常用的主成分法）并设置参数。

4. 点击 "Rotation" 选项卡，选择主成分旋转方法（如常用的方差最大旋转法）并设置参数。

5. 可以点击 "Descriptives" 选项卡，勾选 "Correlation matrix" 和"KMO and Bartlett's test" 以获取更详细的分析结果。

6. 点击 "OK" 开始进行主成分分析。

四、解读主成分分析结果1. SPSS将在输出窗口中显示主成分分析的结果，包括提取的成分个数、特征根、方差贡献率等。

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。

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。

一,Clementine数据挖掘的基本思想数据挖掘(Data Mining)是从大量的,不完全的,有噪声的,模糊的,随机的实际应用数 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,它是一 种深层次的数据分析方法.随着科技的发展,数据挖掘不再只依赖在线分析等传统的分析方法. 它结合了人工智能(AI)和统计分析的长处,利用人工智能技术和统计的应用程序,并把这些 高深复杂的技术封装起来,使人们不用自己掌握这些技术也能完成同样的功能,并且更专注于 自己所要解决的问题. Clementine为我们提供了大量的人工智能,统计分析的模型(神经网络,关联分析,聚类分 析,因子分析等) ,并用基于图形化的界面为我们认识,了解,熟悉这个软件提供了方便.除了 这些Clementine还拥有优良的数据挖掘设计思想, 正是因为有了这个工作思想, 我们每一步的工 作也变得很清晰. (如图一所示)图一CRISP-DM process model如图可知,CRISP-DM Model包含了六个步骤,并用箭头指示了步骤间的执行顺序.这些顺 序并不严格,用户可以根据实际的需要反向执行某个步骤,也可以跳过某些步骤不予执行.通 过对这些步骤的执行,我们也涵盖了数据挖掘的关键部分. Business understanding:商业理解阶段应算是数据挖掘中最重要的一个部分,在这个阶段 里我们需要明确商业目标,评估商业环境,确定挖掘目标以及产生一个项目计划. Data understanding:数据是我们挖掘过程的"原材料",在数据理解过程中我们要知道都有些什么数据,这些 数据的特征是什么,可以通过对数据的描述性分析得到数据的特点. Date preparation:在数据准备阶段我们需要对数据作出选择,清洗,重建,合并等工作. 选出要进行分析的数据,并对不符合模型输入要求的数据进行规范化操作. Modeling:建模过程也是数据挖掘中一个比较重要的过程.我们需要根据分析目的选出适 合的模型工具,通过样本建立模型并对模型进行评估. Evaluation: 并不是每一次建模都能与我们的目的吻合, 评价阶段旨在对建模结果进行评估, 对效果较差的结果我们需要分析原因,有时还需要返回前面的步骤对挖掘过程重新定义. Deployment:这个阶段是用建立的模型去解决实际中遇到的问题,它还包括了监督,维持, 产生最终报表,重新评估模型等过程.二,Clementine的基本操作方法1,操作界面的介绍图二 Clementine操作界面 1.1数据流程区 Clementine在进行数据挖掘时是基于数据流程形式,从读入数据到最后的结果显示都是由 流程图的形式显示在数据流程区内.数据的流向通过箭头表示,每一个结点都定义了对数据的 不同操作,将各种操作组合在一起便形成了一条通向目标的路径. 数据流程区是整个操作界面中最大的部分,整个建模过程以及对模型的操作都将在这个区 域内执行.我们可以通过File-new stream新建一个空白的数据流,也可以打开已有的数据流. 所有在一个运行期内打开的数据流都将保存在管理器的Stream栏下. 1.2选项面板 选项面板横跨于Clementine操作界面的下部, 它被分为Favorites, Sources, Record Ops, Fields Ops,Graphs,Modeling,Output七个栏,其中每个栏目包含了具有相关功能的结点. 结点是数据流的基本组成部分,每一个结点拥有不同的数据处理功能.设置不同的栏是为了将 不同功能的结点分组,下面我们介绍各个栏的作用. Sources:该栏包含了能读入数据到Clementine的结点.例如Var. File结点读取自由格式的文 本文件到Clementine,SPSS File读取spss文件到Clementine. Record Ops: 该栏包含的结点能对数据记录进行操作. 例如筛选出满足条件的记录 (select) , 将来自不同数据源的数据合并在一起(merge) ,向数据文件中添加记录(append)等. Fields Ops:该栏包含了能对字段进行操作的结点.例如过滤字段(filter)能让被过滤的字段不作为模型的输入,derive结点能根据用户定义生成新的字段,同时我们还可以定义字段的数 据格式. Graphs:该栏包含了纵多的图形结点,这些结点用于在建模前或建模后将数据由图形形式 输出. Modeling:该栏包含了各种已封装好的模型,例如神经网络(Neural Net) ,决策树(C5.0) 等. 这些模型能完成预测 (Neural Net, Regression, Logistic ) 分类 , (C5.0, C&R Tree, Kohonen, K-means,Twostep) ,关联分析(Apriori,GRI,Sequece)等功能. Output:该栏提供了许多能输出数据,模型结果的结点,用户不仅可以直接在Clementine 中查看输出结果,也可以输出到其他应用程序中查看,例如SPSS和Excel.Favorites:该栏放置了用户经常使用的结点,方便用户操作.用户可以自定义其Favorites 栏,操作方法为:选中菜单栏的Tools,在下拉菜单中选择Favorites,在弹出的Palette Manager 中选中要放入Favorites栏中的结点. 图三 Favorites栏的设置 1.3管理器管理器中共包含了Streams,Outputs,Models三个栏.其中Streams中放置了运行期内打开的 所有数据流,可以通过右键单击数据流名对数据流进行保存,设置属性等操作.Outputs中包含 了运行数据流时所有的输出结果,可以通过双击结果名查看输出的结果.Models中包含了模型 的运行结果,我们可以右键单击该模型从弹出的Browse中查看模型结果,也可以将模型结果加入到数据流中.图四 管理器窗口中对stream的设置 1.4项目窗口的介绍 项目窗口含有两个选项栏,一个是CRISP-DM,一个是Classes.CRISP-DM的设置是基于CRISP-DM Model的思想,它方便用户存放在挖掘各个阶段形成的 文件.由右键单击阶段名,可以选择生成该阶段要拥有的文件,也可以打开已存在的文件将其 放入该阶段.这样做的好处是使用户对数据挖掘过程一目了然,也有利于对它进行修改.图五 将各阶段的文件归类 Classes窗口具有同CRISP-DM窗口相似的作用,它的分类不是基于挖掘的各个过程,而是 基于存储的文件类型.例如数据流文件,结点文件,图表文件等.2,数据流基本操作的介绍2.1生成数据流的基本过程数据流是由一系列的结点组成,当数据通过每个结点时,结点对它进行定义好的操作.我 们在建立数据流是通常遵循以下四步: ①,向数据流程区增添新的结点; ②,将这些结点连接到数据流中; ③,设定数据结点或数据流的功能; ④,运行数据流. 2.2向数据流程区添/删结点 当向数据流程区添加新的结点时,我们有下面三种方法遵循: ①,双击结点面板中待添加的结点; ②,左键按住待添加结点,将其拖到数据流程区内; ③,选中结点面板中待添加的结点,将鼠标放入数据流程区,在鼠标变为十字形时单击数 据流程区. 通过上面三种方法我们都将发现选中的结点出现在了数据流程区内. 当我们不再需要数据流程区内的某个结点时,可以通过以下两种方法来删除: ①左键单击待删除的结点,用delete删除; ②右键单击待删除的结点,在出现的菜单中选择delete. 2.3将结点连接到数据流中 上面我们介绍了将结点添加到数据流程区的方法,然而要使结点真正发挥作用,我们需要 把结点连接到数据流中.以下有三种可将结点连接到数据流中的方法: ①,双击结点 左键选中数据流中要连接新结点的结点(起始结点) ,双击结点面板中要连 接入数据流的结点(目标结点) ,这样便将数据流中的结点与新结点相连接了; 图六 双击目标结点以加入数据流 ②,通过鼠标滑轮连接在工作区内选择两个待连接的结点,用左键选中连接的起始结点,按住鼠标滑轮将其拖曳 到目标结点放开,连接便自动生成. (如果鼠标没有滑轮也选用alt键代替) 图七 由滑轮连接两结点 ③,手动连接 右键单击待连接的起始结点,从弹出的菜单栏中选择Connect.选中Connect后鼠标和起始 结点都出现了连接的标记,用鼠标单击数据流程区内要连接的目标结点,连接便生成.图八 选择菜单栏中的connect 图九 点击要连入的结点 注意:①,第一种连接方法是将选项面板中的结点与数据流相连接,后两种方法是将已在 数据流程区中的结点加入到数据流中 ②,数据读取结点(如SPSS File)不能有前向结点,即在 连接时它只能作为起始结点而不能作为目标结点. 2.4绕过数据流中的结点 当我们暂时不需要数据流中的某个结点时我们可以绕过该结点.在绕过它时,如果该结点 既有输入结点又有输出结点那么它的输入节点和输出结点便直接相连;如果该结点没有输出结 点,那么绕过该结点时与这个结点相连的所有连接便被取消.方法:用鼠标滑轮双击需要绕过的结点或者选择按住alt键,通过用鼠标左键双击该结点来 完成.图十 绕过数据流中的结点 2.5将结点加入已存在的连接中 当我们需要在两个已连接的结点中再加入一个结点时,我们可以采用这种方法将原来的连 接变成两个新的连接.方法:用鼠标滑轮单击欲插入新结点的两结点间的连线,按住它并把他拖到新结点时放手, 新的连接便生成. (在鼠标没有滑轮时亦可用alt键代替) 图十一 将连线拖向新结点图十二 生成两个新的连接 2.6删除连接 当某个连接不再需要时,我们可以通过以下三种方法将它删除: ①,选择待删除的连接,单击右键,从弹出菜单中选择Delete Connection; ②,选择待删除连接的结点,按F3键,删除了所有连接到该结点上的连接;③,选择待删除连接的结点,从主菜单中选择Edit Node Disconnect. 图十三 用右键删除连接 2.7数据流的执行 数据流结构构建好后要通过执行数据流数据才能从读入开始流向各个数据结点.执行数据 流的方法有以下三种:①,选择菜单栏中的按钮,数据流区域内的所有数据流将被执行;②,先选择要输出的数据流,再选择菜单栏中的按钮,被选的数据流将被执行; ③,选择要执行的数据流中的输出结点,单击鼠标右键,在弹出的菜单栏中选择Execute选项,执行被选中的数据流.图十四 执行数据流的方法三,模型建立在这部分我们将介绍五种分析方法的建立过程, 它们分别是因子分析, 关联分析, 聚类分析, 决策树分析和神经网络.为了方便大家练习,我们将采用Clementine自带的示例,这些示例在 demos文件夹中均可找到,它们的数据文件也在demos文件夹中.在模型建立过程中我们将介绍 各个结点的作用.1,因子分析(factor. str)示例factor.str是对孩童的玩具使用情况的描述,它一共有76个字段.过多的字段不仅增添了 分析的复杂性,而且字段之间还可能存在一定的相关性,于是我们无需使用全部字段来描述样 本信息.下面我们将介绍用Clementine进行因子分析的步骤: Step一:读入数据Source栏中的结点提供了读入数据的功能,由于玩具的信息存储为toy_train.sav,所以我们 需要使用SPSS File结点来读入数据.双击SPSS File结点使之添加到数据流程区内,双击添加到数据流程区里的SPSS File结点,由此来设置该结点的属性. 在属性设置时,单击Import file栏右侧的按钮,选择要加载到数据流中进行分析的文件,这 里选择toy_train.sav.单击Annotations页,在name栏中选择custom选项并在其右侧的文本框中输 入自定义的结点名称.这里我们按照原示例输入toy_train. Step二:设置字段属性进行因子分析时我们需要了解字段间的相关性,但并不是所有字段都需要进行相关性 分析,比如"序号"字段,所以需要我们将要进行因子分析的字段挑选出来.Field Ops栏中 的Type结点具有设置各字段数据类型,选择字段在机器学习中的的输入/输出属性等功能, 我们利用该结点选择要进行因子分析的字段.首先,将Type结点加入到数据流中,双击该 结点对其进行属性设置: 由上图可看出数据文件中所有的字段名显示在了Field栏中,Type表示了每个字段的数 据类型. 我们不需要为每个字段设定数据类型, 只需从Values栏中的下拉菜单中选择<Read> 项,然后选择Read Value键,软件将自动读入数据和数据类型;Missing栏是在数据有缺失 时选择是否用Blank填充该字段;Check栏选择是否判断该字段数据的合理性;而Direction 栏在机器学习模型的建立中具有相当重要的作用,通过对它的设置我们可将字段设为输入/ 输出/输入且输出/非输入亦非输出四种类型.在这里我们将前19个字段的Direction设置为 none,这表明在因子分析我们不将这前19个字段列入考虑,从第20个字段起我们将以后字 段的direction设置为In,对这些字段进行因子分析. Step三:对数据进行因子分析 因子分析模型在Modeling栏中用PCA/Factor表示.在分析过程中模型需要有大于或等 于两个的字段输入,上一步的Type结点中我们已经设置好了将作为模型输入的字段,这里 我们将PCA/Factor结点连接在Type结点之后不修改它的属性,默认采用主成分分析方法.在建立好这条数据流后我们便可以将它执行.右键单击PCA/Factor结点,在弹出的菜 单栏中选择Execute执行命令.执行结束后,模型结果放在管理器的Models栏中,其标记为 名称为PCA/Factor的黄色结点.右键单击该结果结点,从弹出的菜单中选择Browse选项查看输出结果.由结果可知参 与因子分析的字段被归结为了五个因子变量,其各个样本在这五个因子变量里的得分也在 结果中显示. Step四:显示经过因子分析后的数据表 模型的结果结点也可以加入到数据流中对数据进行操作.我们在数据流程区内选中 Type结点,然后双击管理器Models栏中的PCA/Factor结点,该结点便加入到数据流中. 为了显示经过因子分析后的数据我们可以采用Table结点,该结点将数据由数据表的形式输 出. 4.1为因子变量命名 在将PCA/Factor(结果)结点连接到Table结点之前,用户可以设置不需要显示的字段, 也可以更改因子变量名,为了达到这个目的我们可以添加Field Ops栏中的filter结点.在对filter结点进行属性设置时，Filter项显示了字段的过滤与否，如果需要将某个字段过滤，只需用鼠标单击Filter栏中的箭头，当箭头出现红“×”时该字段便被过滤。

SPSS Clementine8.1(英文版)数据挖掘平台入门操作指南一、基本操作1.工作区简介1)可视化界面操作：管理器数据流区域项目区选项板区2.基本符号1)收藏夹用于存放常用的节点。

2)数据源用来将数据读进Clementine系统的节点。

3)记录选项用来在数据记录上进行操作的节点。

4)字段选项用来在数据字段上进行操作的节点。

5)图在建模之前和之后用来可视化数据的节点。

6) 建模在Clementine 系统中可用的代表有效算法的节点。

7)输出用来给出Clementine数据的各种输出、图表和模型结果。

3.基本操作1)向数据流中增加数据流节点从节点选项板中向数据流增加节点有三种方式：●在选项板上双击一个节点，自动将它连接到当前的数据流上●将一个节点从选项板拖放到数据流区域中●在选项板上点击一个节点，然后在数据流区域中点击一下向数据流区域增加节点以后，双击这个节点来显示它的对话框。

2)删除节点●点击数据流中的节点并按Delete键●或者单击鼠标右键从菜单中选择“Delete”3)在数据流中连接节点●通过双击鼠标左键来增加和连接节点●使用鼠标中间键来连接节点(如果鼠标没有中间键，可通过按住Alt键后单击鼠标左键来完成)●手工连接节点a)选择一个节点并单击鼠标右键打开内容菜单b)从菜单中选择“Connect”c)一个连接符号将同时出现在开始节点上和鼠标上，点击数据流区域上的第二个节点将两个节点连接在一起如果试图做下列任何类型的连接，将会收到一个错误信息：a)导向一个来源节点的连接b)从一个最终节点导出的连接c)一个超过其输入连接最大值的节点d)连接两个已被连接的节点e)循环(数据返回一个它已经经过的节点)4)绕开一个节点●在数据区域上，使用鼠标中间键来双击想要绕开的节点●或者按住Alt键后双击鼠标左键来完成5)在当前连接中增加节点●使用鼠标中间键，点击连接箭头不放，并拖到想要插入的节点上●或者按住Alt键后，使用鼠标左键点击连接箭头，并拖到想要插入的节点上来完成●选择一个节点，从主菜单中选择：Edit→Note→Disconnect6)执行数据流●从工具菜单中选择Execute●点击工具栏上的执行按钮用户可以执行整个数据流或者只是执行数据流的一部分a)单击鼠标右键选择一个最终节点，可以执行一个简单的数据流b)单击鼠标右键选择任何一个非最终节点，可执行所选节点后的所有操作7)删除节点间的连接●在连接箭头的头部单击鼠标右键打开内容菜单，从菜单中选择“Delete Connection”选择一个节点并按F3键，来删除该节点所有的连接4.基本流程数据流：通过一系列节点来执行数据的过程称为一个数据流。

主成分分析SPSS操作步骤步骤一：准备数据1.打开SPSS软件并导入需要进行主成分分析的数据文件。

可以通过点击“文件”->“打开”->“数据”来导入数据文件。

2.确保数据文件中的每个变量是数值型数据，并且不存在缺失值。

如果有缺失值，可以进行数据清洗或者填补缺失值。

步骤二：设置主成分分析选项1.在SPSS软件的“分析”菜单中选择“降维”->“主成分”->“因子”。

2.在弹出的“因子分析”对话框中，将需要进行主成分分析的变量移动到“因子分析变量”框中。

可以通过点击变量名称并使用“箭头”按钮来移动变量。

3.在“因子分析变量”框下方的“选项”按钮中，可以设置主成分分析方法、提取因子的标准和旋转方法。

一般情况下，可以保持默认设置。

4.点击“确定”开始进行主成分分析。

步骤三：查看分析结果1.主成分分析结果会在SPSS软件的输出窗口中显示。

可以查看提取的因子数量、因子的方差解释比例和特征根。

2.在“公共性”表中，可以查看变量对每个因子的贡献情况，公共性值越接近1表示变量对因子的贡献越大。

3.在“言语编码”表中，可以查看每个变量在各个因子上的系数，系数绝对值较大的变量与该因子的相关性较高。

4.在“旋转过的因子载荷矩阵”表中，可以查看经过旋转后每个变量与因子之间的相关系数。

步骤四：解释主成分分析结果1.根据主成分分析结果，可以选择提取前几个因子进行解释。

一般情况下，可以选择提取方差解释比例较高的因子。

2.根据每个变量在各个因子上的系数和旋转后的因子载荷矩阵，可以解释每个因子的含义和各个变量对因子的贡献。

3.将解释后的因子作为新的变量，可以用于后续的统计分析。

步骤五：进行因子旋转（可选）1.在主成分分析之后，可以对因子进行旋转，以使得因子与变量之间的相关性更为清晰和直观。

2.在“因子分析”对话框中的“选项”按钮中，可以选择旋转方法。

常用的旋转方法有正交旋转和斜交旋转。

3.点击“计算”开始进行因子旋转，旋转后的结果将显示在“旋转过的因子载荷矩阵”表中。