数据挖掘与SPSS-Clementine：隐藏层选择与网络修剪

"数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典" 在数据挖掘领域，SPSS Clementine 是一个强大的工具，它允许用户通过图形用户界面执行各种数据分析和建模任务。本资源主要关注如何利用SPSS Clementine进行神经网络模型的构建和优化，特别是关于隐藏层的选择和修剪策略。 在神经网络中，隐藏层是连接输入层和输出层的中间层，用于学习和捕获数据的复杂关系。选择合适的隐藏层数至关重要，因为它们直接影响模型的性能和泛化能力。描述中提到的“隐藏层”参数指的是在建立初始网络时设定的隐藏层数。通常，初始网络的隐藏层数会比其他训练方法稍微多一些，这是因为神经网络在修剪过程中可能会减少一些不必要的节点，所以需要一个较大的基数以确保足够的学习能力。 “层 1，2，3：指定在初始网络（修剪前）中每一隐藏层包含隐藏单元数。”这部分是指用户可以自定义每个隐藏层的节点数量，以适应不同的问题复杂度。增加隐藏单元数可以增加模型的表达能力，但也可能导致过拟合，因此需要谨慎调整。 “隐藏速率”和“输入速率”分别指定了在单个隐藏单元和输入单元修剪中被剔除的单元比例。这两个参数用于控制网络修剪过程，通过删除对模型贡献较小的单元来减小模型复杂度，提高泛化能力。 “隐藏持续次数”和“输入持续次数”定义了在训练效果未见提升时执行修剪操作的次数。这些参数有助于避免过早停止修剪，确保模型在修剪过程中充分优化。 “持续次数”是网络在尝试修剪前，在训练未见改进时会继续训练的次数。这个参数旨在确保模型在进行修剪之前有足够的时间进行训练。 “总体持续次数”是指在训练未见改进时进行的隐藏单元修剪/输入单元修剪的总次数。这是在使用预设停止模型时的一个关键设置，以平衡模型的复杂性和性能。 数据挖掘不仅仅是技术操作，还涉及到商业价值的挖掘。例如，“啤酒尿布”案例展示了数据挖掘如何揭示看似无关的消费模式，帮助企业做出销售策略调整，提高销售额。数据挖掘的定义涵盖了从技术角度（寻找隐藏关系和知识）到商业角度（实现业务目标，预测未来趋势）的广泛意义。 从历史发展角度看，数据挖掘的概念自1980年代末期开始形成，通过国际 Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI) 和 Knowledge Discovery in Databases (KDD) 等会议逐渐发展起来，并在1990年代初期得到广泛讨论和应用。 数据挖掘是一个多学科交叉的领域，它结合了统计学、计算机科学和商业智能，利用工具如SPSS Clementine，从海量数据中提取有价值的信息，帮助企业制定策略和决策。理解和掌握这些原理和应用技巧对于现代数据驱动的决策过程至关重要。