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IBM SPSS Modeler 【3】 Kohonen聚类分析和直接分析法-程序员宅基地

技术标签： Tutorial ibm SPSS machine learning Modeler 大数据数据挖掘

IBM SPSS Modeler 实验

3、Kohonen聚类分析实验

Kohonen 聚类分析实验的步骤也比较简单。

（1）前四步同 K-Means 聚类分析完全相同，即完成数据的导入、生成类型节点等步骤。

（2）进行接入模型。选中工作区的“类型”节点，在下面“建模”选项卡中，找到“Kohonen” 模型，并双击。在工作区中，即得到一个“Kohonen”模型节点，如图 14 所示。

图 14 工作区中的“Kohonen”模型

（3）运行“Kohonen”节点，得到聚类分析模型，如图 15。

图 15 “Kohonen”聚类分析图

（4）从表中的数据，可以看到模型将数据分成 9 类。对于分类，字段的重要性如下逐渐递减：药类含量、血压、钾含量、性别、胆固醇含量、钠含量、年龄。其他信息也可以从模型中获得。

4、聚类分析模型

以上，完成三种聚类分析的建模。接下来，利用 K-Means 得到的结果进行模型分析。

（1）添加 K-Means 模型。选定工作区中的“类型”节点，双击右上侧的“K-Means” 模型，即将 K-Means 模型添加到工作区中。

（2）查看 K-Means 模型。利用“输出”选项卡中的“表”节点对模型的数据进行查看，如图 1-16。在表中，可以看到每个病人所属的类型，表中最后一列“$KND-K-Means” 是指每一个元素距离类中心的距离，距离越小，表示效果越好。

图 16 用于查看“K-Means”的表

（3）采用其他形式查看聚类结果。除了“表”的查看方法外，还可以利用其它的查看方式。在这里，采用“图形”选项卡下的“分布”节点进行展示。选定“K-Means”节点，双击“分布”，即可得到“分布节点”。然后，双击该节点，既可以为图选定字段，如图 17 所示。在这里，将“字段”选为“$KND-K-Means”，颜色选为“Drug”，点击运行。

图 17 “分布图形”节点编辑窗口

（4）分析分布图。如图 18 所示，从分布图中可以看到每个聚类所占的比例和个数，以及该类所拥有的药类。

图 18 “K-Means”聚类分布图

本文链接：https://blog.csdn.net/xiaomai_SYSU/article/details/51103081

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