SPSS神经网络.pdf

SPSS神经网络是SPSS Statistics Base及其附加模块的补充，它能够发现数据之间新的关系，并且可以使用传统的统计技术检验这些关系的显著性。SPSS神经网络可以作为客户端软件独立安装，也可以和SPSS Statistics Base Sever一起作为Client/Server安装，以便获得更好的性能和扩展性。 神经网络是一种非线性的数据建模工具，它包含输入层、输出层以及一个或多个隐藏层。神经元之间的连接赋予相应的权重，训练算法通过迭代过程不断调整这些权重，以最小化预测误差并给出预测精度。用户可以设置网络的训练条件，从而控制训练的停止条件以及网络结构，或者让算法自动选择最优的网络结构。 在许多领域，SPSS神经网络可以和其他统计分析过程结合，以获得更深入、清晰的洞察力。例如，在市场研究领域，可以通过建立客户档案来发现客户的偏好；在数据库营销领域，可以通过进行客户细分来优化市场活动的响应。在金融分析方面，SPSS神经网络可以分析申请人的信用状况，探测可能的欺诈；在运营分析方面，可以用来管理现金流、优化供应链。在科学和医疗领域的应用包括预测医疗费用、医疗结果分析、预测住院时间等。 SPSS神经网络包括多层感知器（MLP）和径向基函数（RBF）两种方法。这两种方法都是有监督的学习技术，意味着根据输入的数据映射出关系，采用前馈结构，数据从一个方向进入，经过输入节点、隐藏层，最后进入输出节点。选择哪种方法取决于输入数据的类型和网络的复杂程度。MLP可以发现更复杂的关系，而RBF的速度通常更快。 用户可以通过设置将数据拆分为训练集、测试集、验证集。训练集用于估计网络参数，测试集用于防止过度训练，验证样本用于单独评估最终的网络。设置的因变量可以是连续型、分类型或两者的组合。连续型因变量的神经网络预测连续值近似于输入数据的某个连续函数的真实值；分类型因变量的神经网络会根据输入数据将记录划分为最适合的类别。 用户还可以通过图形或表格在当前活动的数据集中保存可选的临时变量，并将模型导出为XML格式，以便对新的数据进行打分。多层感知器（MLP）通过多层感知器拟合神经网络，是一个前馈式有监督的结构，可以包含多个隐藏层。如果因变量是连续型，神经网络预测的连续值是输入数据的某个连续函数。如果因变量是分类型，神经网络会根据输入数据将记录划分为最适合的类别。 在实际操作中，用户可以设置因子、协变量、排除因子或协变量的选项，选择是否对协变量和因变量进行标准化、正态化或调整的正态化变换。还可以设置训练集、测试集、验证集的拆分方法，并通过图形表示神经网络技术探索数据的结果。此外，用户还可以设置神经网络的结构、隐藏层个数、激活函数，并选择计算参数如训练类型、小批量训练记录数、优化算法、初始学习率、学习率下限、动量率、初始权重区间等。通过设置停止训练的条件，用户可以控制神经网络的停止过程。 SPSS神经网络的使用能有效提升数据分析的深度和精确度，在市场研究、数据库营销、金融分析、运营分析及医疗研究等多个领域均有广泛应用。用户可以根据具体需求和数据特点，选择合适的神经网络模型和参数设置，以获得最佳的数据分析效果。