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用spss進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

利用SPSS神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行數(shù)據(jù)分類的方法是：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法通過大量的歷史數(shù)據(jù)，逐步建立和完善輸入變量與輸出結(jié)果之間的發(fā)展路徑，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的厚度（權(quán)值）都是由大量的歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成。數(shù)據(jù)越多，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越多，互聯(lián)網(wǎng)就越接近現(xiàn)實。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立后，可以通過不同的輸入變量值對輸出結(jié)果進行預(yù)測。例如，銀行可以根據(jù)客戶申請貸款的歷史數(shù)據(jù)建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用來預(yù)測未來客戶申請貸款的違約情況，并做出是否向客戶貸款的決策。本文介紹了如何利用SPSS軟件建立一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用一個具體的銀行案例數(shù)據(jù)來判斷未來借款人的還款能力。在選擇歷史數(shù)據(jù)建立模型時，一般將歷史數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和驗證集兩部分。許多分析師會根據(jù)數(shù)據(jù)順序直接使用前70%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，最后30%的數(shù)據(jù)作為驗證集。如果能證明這些數(shù)據(jù)相互獨立，就沒有問題。然而，在數(shù)據(jù)收集的過程中，收集到的數(shù)據(jù)并不是完全獨立的（分析員可能找不到變量之間的相關(guān)性）。因此，通常的做法是使用隨機數(shù)生成器將歷史數(shù)據(jù)隨機分成兩部分，盡量避免將屬性相同的數(shù)據(jù)歸為一個數(shù)據(jù)集，從而使模型的效果更好。

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SPSS主要有兩個產(chǎn)品：統(tǒng)計分析統(tǒng)計學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘建模器

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1豆瓣評分8.4貫穿整本書與真實案例。從統(tǒng)計分析的角度，詳細(xì)介紹了SPSS的界面操作、數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計圖表制作、統(tǒng)計描述以及常用單因素統(tǒng)計分析方法的原理和實際操作，并結(jié)合SPSS強大的功能進行了很好的擴展。該書還提供了醫(yī)療、經(jīng)濟、市場研究等行業(yè)的綜合案例，并從實際案例中闡述了各種方法的綜合運用，以更好地幫助讀者提高實戰(zhàn)能力。

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