支持向量机实现与数据挖掘：SPSS-Clementine应用解析

"支持向量机的实现技术-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典" 本文主要探讨了支持向量机（SVM）的实现技术和数据挖掘的重要概念，以及它们在SPSS-Clementine软件中的应用。支持向量机是一种广泛应用于分类和回归分析的监督学习算法，它在数据挖掘领域中扮演着关键角色。 14.3支持向量机的实现技术 支持向量机的核心是找到一个最优超平面，以最大化两类样本之间的间隔。在这个过程中，支持向量是最关键的元素，它们是距离决策边界最近的样本点。chunking算法是一种用于SVM学习的有效策略，旨在减少计算复杂性。该算法通过工作集（working set）的概念，迭代地引入和支持向量，同时排除非支持向量。算法的迭代过程中，会选择一个子集，即“块”，这个子集通常由支持向量组成，而非支持向量则会被剔除，因为它们的Lagrange乘子为0。通过不断优化和迭代，chunking算法最终确定支持向量和对应的Lagrange乘子，构建出分类模型。 数据挖掘是应对大数据挑战的关键工具，它从大量、不完整、有噪声的数据中抽取出有价值的信息。数据挖掘不仅包括技术定义，即从数据中找出未知的模式和关系，还包含商业定义，强调其在实际业务中的应用，如通过挖掘数据来指导决策和策略制定。 1.1数据挖掘的社会需求 随着数据的快速增长，数据挖掘成为理解和利用这些信息的必要手段。例如，“啤酒尿布”案例展示了通过数据挖掘发现的消费者行为模式，如何引导零售商调整商品布局以提高销售。 1.2数据挖掘的定义 数据挖掘与信息检索的区别在于，前者的目标是发现未知的模式，而后者是根据预定义的规则搜索信息。数据挖掘的应用实例，如某经营公司通过挖掘客户资料，识别出购买电脑的客户群体特征，进而制定更有针对性的营销策略。 1.3数据挖掘的发展历史 自1980年代末期开始，数据挖掘作为一个研究领域逐渐形成，经过多次国际会议和研讨会的推动，如1989年的IJCAI会议和1991-1994年的KDD讨论，数据挖掘技术不断发展和完善，成为今天广泛应用的工具。 SPSS-Clementine作为一款强大的数据挖掘软件，提供了支持向量机等多种算法，使得数据挖掘专家和分析师能够高效地处理和分析数据，发现有价值的洞察，为企业决策提供有力支持。通过深入理解和应用这些技术和工具，可以提升数据分析的效率和准确性，为企业创造更大的价值。