8 SPSS神经网络 ppt课件
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SPSS—神经网络
多层感知器实例分析
图4
多层感知器实例分析
单击‘输出（Output）’标签，弹出如图5 选择‘ROC曲线（ROC Curve）’，‘累积增益曲线 （Cumulative Gains Chart）’，‘增益图（Lift Chart ）’，‘观察预测值（Prdicted by Observed Chart）’，去掉‘图表（Diagram）’。最后选择 ‘自变量重要性分析（Independent Variable Import Analysis）’选项栏。然后，单击‘确定（OK）’按 钮进行分析。
神经网络
SPSS神经网络，包括多层感知器（MLP）或者径向 基函数（RBF）两种方法。 这两种方法都是有监督 的学习技术－也就是说，他们根据输入的数据映射 出关系。这两种方法都采用前馈结构，意思是数据 从一个方向进入，通过输入节点、隐藏层最后进入 输出节点。你对过程的选择受到输入数据的类型和 网络的复杂程度的影响。此外，多层感知器可以发 现更复杂的关系，径向基函数的速度更快。MLP可 以发现更复杂的关系，而通常来说RBF更快。
多层感知器实例分析
图5
多层感知器实例分析
结果
多层感知器实例分析
多层感知器实例分析
多层感知器实例分析
多层感知器实例分析
多层感知器实例分析
谢 谢 观 看 ！
多层感知器实例分析
图2
多层感知器实例分析
生成随机数后，选菜单‘分析（Analyze） ---神经网络（Neural Network）---多层感知器 （Multilayer Perceptron）’弹出对话框如图3 选择变量Previously Default[default]到‘因变量 （Dependent Variables）’,选择变量Level education[ed]到‘因子（Factors）’。选择变量age， employ，address，income，debtinc，creddebt， othdebt到协变量（Covariates）.
神经网络模型PPT课件
然而，人工神经网络却不具有这样的能 力，而可能估计出5.933或者6.007之类 的数字。换言之，如果属于定义清楚的 数学问题，却利用人工神经网络来解决， 并不妥当。人工神经网络最擅长之处， 在于复杂关系的辨认或是型态的对比。
人工神经网络的学习模式，若按照网 络神经间的联结强弱来划分类，大致 可分成三类：
表18-3
分为四组的人工神经网络分类结果
样本数 正确 错误 未知
预测组别 最低风险 次低风险 中度风险 高度风险
最低风险
25 22 1 2
22 0 1 0
实际组别
次低风险
中度中险
35
38
34
35
0
0
1
3
0
0
34
0
0
35
0
0
高度风险
30 28 0 2
0 0 0 28
表18-4
分为三组的人工神经网络分类结果
其中每经过一次训练过程，就将模拟的 结果与实际状况作比较，将其中的差异 回馈到系统中，以调整节点的强度，如 此即能获致自我组织及自我学习的效果。 在与环境互动时，亦可调整自身的结构， 以使系统结果能接近真实状况；人工神 经网络还具有容错（fault tolerance） 的特性，若是网络中有数个单元遭到损 坏，不致影响整个网络的功能。
样本数 正确 错误 未知
预测组别 低风险 中风险 高风险
低风险
27 26 0 1
26 0 0
实际组别
中风险
70 70 0 0
0 70 0
高风险
31 31 0 0
0 0 31
表18-5 分为二组的人工神经网络分类结果
样本数 正确 错误 未知
SPSSPPT学习课件PPT课件
地位欲 .818** .001 12
1.000 . 12
从表中可看出，权威主义和地位欲的相关系数为0.818， 这表明权威主义越高的人地位欲也越高。权威主义与地位 欲不相关的假设检验值为0.001，否定假设，即权威主义与 地位欲是相关的。
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（三）、有序变量的Kendall分析实例
2、非参相关分析
如果数据不满足正态分布的条件，应使用Spearman 和Kendall 相关分析方法
1）Spearman相关系数是Pearson相关系数的非参形式，是根据数 据的秩而不是根据实际值计算的。它适合有序数据或不满足正态分 布假设的等间隔数据。计算时，必须对连续变量值排秩，对离散变 量排序。其计算公式为：
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自己动手啊！！！
链接
实践8-1
下列数据为12 位学生的体重与 血压，现要了解 学生的体重与血 压是否相关。
数据文件见 “课堂练 习”8章中的 “相关1.sav”
编号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
体重
68 48 56 60 83 56 62 59 77 58 75 64
表8－1 连续变量相关分析实例数据表
观测 号 体重（克） 鸡冠重（毫克）
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 83 72 69 90 90 95 90 91 75 70 56 42 18 84 56 10 90 68 31 48
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1、分析步骤
1）
输入数据，依次单击分析—相 关—双变量相关，打开主对话框
神经网络学习PPT课件
不断迭代，权重逐渐调整到最优解附近。
牛顿法
总结词
牛顿法是一种基于二阶泰勒级数的优化算法，通过迭 代更新参数，以找到损失函数的极小值点。在神经网 络训练中，牛顿法可以用于寻找最优解。
详细描述
牛顿法的基本思想是，利用二阶泰勒级数近似损失函数 ，并找到该函数的极小值点。在神经网络训练中，牛顿 法可以用于寻找最优解。具体来说，根据二阶导数矩阵 （海森矩阵）和当前点的梯度向量，计算出参数更新的 方向和步长，然后更新参数。通过不断迭代，参数逐渐 调整到最优解附近。与梯度下降法相比，牛顿法在迭代 过程中不仅考虑了梯度信息，还考虑了二阶导数信息， 因此具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力。
07
未来展望与挑战
深度学习的发展趋势
模型可解释性
随着深度学习在各领域的广泛应用，模型的可解释性成为研究热 点，旨在提高模型决策的透明度和可信度。
持续学习与终身学习
随着数据不断增长和模型持续更新，如何实现模型的持续学习和终 身学习成为未来的重要研究方向。
多模态学习
随着多媒体数据的普及，如何实现图像、语音、文本等多模态数据 的融合与交互，成为深度学习的另一发展趋势。
深度学习
通过构建深层的神经网络结构， 提高了对复杂数据的处理能力。
循环神经网络
适用于序列数据，如自然语言 处理和语音识别等领域。
02
神经网络的基本结构
感知机模型
感知机模型是神经网络的基本单 元，由一个输入层和一个输出层 组成，通过一个或多个权重和偏
置项来计算输出。
感知机模型只能实现线性分类， 对于非线性问题无法处理。
详细描述
反向传播算法的基本思想是，首先计算神经网络的输出层与实际值之间的误差，然后将误差逐层反向传播，并根 据梯度下降法更新每一层的权重。通过不断迭代，权重逐渐调整，使得神经网络的输出逐渐接近实际值，从而降 低误差。反向传播算法的核心是计算每一层的梯度，即权重的导数，以便更新权重。
牛顿法
总结词
牛顿法是一种基于二阶泰勒级数的优化算法，通过迭 代更新参数，以找到损失函数的极小值点。在神经网 络训练中，牛顿法可以用于寻找最优解。
详细描述
牛顿法的基本思想是，利用二阶泰勒级数近似损失函数 ，并找到该函数的极小值点。在神经网络训练中，牛顿 法可以用于寻找最优解。具体来说，根据二阶导数矩阵 （海森矩阵）和当前点的梯度向量，计算出参数更新的 方向和步长，然后更新参数。通过不断迭代，参数逐渐 调整到最优解附近。与梯度下降法相比，牛顿法在迭代 过程中不仅考虑了梯度信息，还考虑了二阶导数信息， 因此具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力。
07
未来展望与挑战
深度学习的发展趋势
模型可解释性
随着深度学习在各领域的广泛应用，模型的可解释性成为研究热 点，旨在提高模型决策的透明度和可信度。
持续学习与终身学习
随着数据不断增长和模型持续更新，如何实现模型的持续学习和终 身学习成为未来的重要研究方向。
多模态学习
随着多媒体数据的普及，如何实现图像、语音、文本等多模态数据 的融合与交互，成为深度学习的另一发展趋势。
深度学习
通过构建深层的神经网络结构， 提高了对复杂数据的处理能力。
循环神经网络
适用于序列数据，如自然语言 处理和语音识别等领域。
02
神经网络的基本结构
感知机模型
感知机模型是神经网络的基本单 元，由一个输入层和一个输出层 组成，通过一个或多个权重和偏
置项来计算输出。
感知机模型只能实现线性分类， 对于非线性问题无法处理。
详细描述
反向传播算法的基本思想是，首先计算神经网络的输出层与实际值之间的误差，然后将误差逐层反向传播，并根 据梯度下降法更新每一层的权重。通过不断迭代，权重逐渐调整，使得神经网络的输出逐渐接近实际值，从而降 低误差。反向传播算法的核心是计算每一层的梯度，即权重的导数，以便更新权重。
SPSS入门讲义 ppt课件
医学课件 3
SPSS软件的特点
①集数据录入、资料编辑、数据管理、统 计分析、报表制作、图形绘制为一体。从 理论上说，只要计算机硬盘和内存足够大， SPSS可以处理任意大小的数据文件，无论 文件中包含多少个变量，也不论数据中包 含多少个案例
医学课件
4
②统计功能囊括了《教育统计学》中所有的项 目，包括常规的集中量数和差异量数、 相关 分析、回归分析、方差分析、卡方检验、t检 验和非参数检验；也包括近期发展的多元统计 技术，如多元回归分析、聚类分析、判别分析、 主成分分析和因子分析等方法，并能在屏幕 (或打印机)上显示(打印)如正态分布图、直方 图、散点图等各种统计图表。从某种意义上讲， SPSS软件还可以帮助数学功底不够的使用者学 习运用现代统计技术。使用者仅需要关心某个 问题应该采用何种统计方法，并初步掌握对计 算结果的解释，而不需要了解其具体运算过程， 可能在使用手册的帮助下定量分析数据。
医学课件 2
目前，世界上最著名的数据分析软件是SAS和 SPSS。SAS由于是为专业统计分析人员设计的， 具有功能强大，灵活多样的特点，为专业人士 所喜爱。而SPSS是为广大的非专业人士设计， 它操作简便，好学易懂，简单实用，因而很受 非专业人士的青睐。此外，比起SAS软件来， SPSS主要针对着社会科学研究领域开发，因而 更适合应用于教育科学研究，是国外教育科研 人员必备的科研工具。1988年，中国高教学会 首次推广了这种软件，从此成为国内教育科研 人员最常用的工具。
医学课件 47
示例1
某物质在处理前与处理后分别抽样分析其 含脂率如下 处理前(Xi) 0.19 0.18 0.21 0.30 0.41 0.12 0.27 处理后(Yi) 0.15 0.13 0.07 0.24 0.19 0.06 0.08 0.12
SPSS软件的特点
①集数据录入、资料编辑、数据管理、统 计分析、报表制作、图形绘制为一体。从 理论上说，只要计算机硬盘和内存足够大， SPSS可以处理任意大小的数据文件，无论 文件中包含多少个变量，也不论数据中包 含多少个案例
医学课件
4
②统计功能囊括了《教育统计学》中所有的项 目，包括常规的集中量数和差异量数、 相关 分析、回归分析、方差分析、卡方检验、t检 验和非参数检验；也包括近期发展的多元统计 技术，如多元回归分析、聚类分析、判别分析、 主成分分析和因子分析等方法，并能在屏幕 (或打印机)上显示(打印)如正态分布图、直方 图、散点图等各种统计图表。从某种意义上讲， SPSS软件还可以帮助数学功底不够的使用者学 习运用现代统计技术。使用者仅需要关心某个 问题应该采用何种统计方法，并初步掌握对计 算结果的解释，而不需要了解其具体运算过程， 可能在使用手册的帮助下定量分析数据。
医学课件 2
目前，世界上最著名的数据分析软件是SAS和 SPSS。SAS由于是为专业统计分析人员设计的， 具有功能强大，灵活多样的特点，为专业人士 所喜爱。而SPSS是为广大的非专业人士设计， 它操作简便，好学易懂，简单实用，因而很受 非专业人士的青睐。此外，比起SAS软件来， SPSS主要针对着社会科学研究领域开发，因而 更适合应用于教育科学研究，是国外教育科研 人员必备的科研工具。1988年，中国高教学会 首次推广了这种软件，从此成为国内教育科研 人员最常用的工具。
医学课件 47
示例1
某物质在处理前与处理后分别抽样分析其 含脂率如下 处理前(Xi) 0.19 0.18 0.21 0.30 0.41 0.12 0.27 处理后(Yi) 0.15 0.13 0.07 0.24 0.19 0.06 0.08 0.12
神经网络ppt课件
神经元层次模型 组合式模型 网络层次模型 神经系统层次模型 智能型模型
通常，人们较多地考虑神经网络的互连结构。本 节将按照神经网络连接模式，对神经网络的几种 典型结构分别进行介绍
12
2.2.1 单层感知器网络
单层感知器是最早使用的，也是最简单的神经 网络结构，由一个或多个线性阈值单元组成
这种神经网络的输入层不仅 接受外界的输入信号，同时 接受网络自身的输出信号。 输出反馈信号可以是原始输 出信号，也可以是经过转化 的输出信号；可以是本时刻 的输出信号，也可以是经过 一定延迟的输出信号
此种网络经常用于系统控制、 实时信号处理等需要根据系 统当前状态进行调节的场合
x1
…… …… ……
…… yi …… …… …… …… xi
再励学习
再励学习是介于上述两者之间的一种学习方法
19
2.3.2 学习规则
Hebb学习规则
这个规则是由Donald Hebb在1949年提出的 他的基本规则可以简单归纳为：如果处理单元从另一个处
理单元接受到一个输入，并且如果两个单元都处于高度活 动状态，这时两单元间的连接权重就要被加强 Hebb学习规则是一种没有指导的学习方法，它只根据神经 元连接间的激活水平改变权重，因此这种方法又称为相关 学习或并联学习
9
2.1.2 研究进展
重要学术会议
International Joint Conference on Neural Networks
IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
World Congress on Computational Intelligence
复兴发展时期 1980s至1990s
通常，人们较多地考虑神经网络的互连结构。本 节将按照神经网络连接模式，对神经网络的几种 典型结构分别进行介绍
12
2.2.1 单层感知器网络
单层感知器是最早使用的，也是最简单的神经 网络结构，由一个或多个线性阈值单元组成
这种神经网络的输入层不仅 接受外界的输入信号，同时 接受网络自身的输出信号。 输出反馈信号可以是原始输 出信号，也可以是经过转化 的输出信号；可以是本时刻 的输出信号，也可以是经过 一定延迟的输出信号
此种网络经常用于系统控制、 实时信号处理等需要根据系 统当前状态进行调节的场合
x1
…… …… ……
…… yi …… …… …… …… xi
再励学习
再励学习是介于上述两者之间的一种学习方法
19
2.3.2 学习规则
Hebb学习规则
这个规则是由Donald Hebb在1949年提出的 他的基本规则可以简单归纳为：如果处理单元从另一个处
理单元接受到一个输入，并且如果两个单元都处于高度活 动状态，这时两单元间的连接权重就要被加强 Hebb学习规则是一种没有指导的学习方法，它只根据神经 元连接间的激活水平改变权重，因此这种方法又称为相关 学习或并联学习
9
2.1.2 研究进展
重要学术会议
International Joint Conference on Neural Networks
IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
World Congress on Computational Intelligence
复兴发展时期 1980s至1990s
神经网络基本介绍PPT课件
神经系统的基本构造是神经元(神经细胞 )，它是处理人体内各部分之间相互信息传 递的基本单元。
每个神经元都由一个细胞体，一个连接 其他神经元的轴突和一些向外伸出的其它 较短分支—树突组成。
轴突功能是将本神经元的输出信号(兴奋 )传递给别的神经元，其末端的许多神经末 梢使得兴奋可以同时传送给多个神经元。
将神经网络与专家系统、模糊逻辑、遗传算法 等相结合，可设计新型智能控制系统。
(4) 优化计算 在常规的控制系统中，常遇到求解约束
优化问题，神经网络为这类问题的解决提供 了有效的途径。
常规模型结构的情况下，估计模型的参数。 ② 利用神经网络的线性、非线性特性，可建立线
性、非线性系统的静态、动态、逆动态及预测 模型，实现非线性系统的建模。
(2) 神经网络控制器 神经网络作为实时控制系统的控制器，对不
确定、不确知系统及扰动进行有效的控制，使控 制系统达到所要求的动态、静态特性。 (3) 神经网络与其他算法相结合
4 新连接机制时期（1986-现在） 神经网络从理论走向应用领域，出现
了神经网络芯片和神经计算机。 神经网络主要应用领域有：模式识别
与图象处理（语音、指纹、故障检测和 图象压缩等）、控制与优化、系统辨识 、预测与管理（市场预测、风险分析） 、通信等。
神经网络原理 神经生理学和神经解剖学的研究表 明，人脑极其复杂，由一千多亿个神经 元交织在一起的网状结构构成，其中大 脑 皮 层 约 140 亿 个 神 经 元 ， 小 脑 皮 层 约 1000亿个神经元。 人脑能完成智能、思维等高级活动 ，为了能利用数学模型来模拟人脑的活 动，导致了神经网络的研究。
(2) 学习与遗忘：由于神经元结构的可塑 性，突触的传递作用可增强和减弱，因 此神经元具有学习与遗忘的功能。 决定神经网络模型性能三大要素为：
《SPSS培训教程》课件
01
02
03
宏观经济分析
对国民生产总值、财政收 支、货币供应量等宏观经 济指标进行分析，了解经 济运行的基本情况。
产业经济分析
对各产业的发展状况、产 业结构、产业政策等进行 分析，评估产业发展的趋 势和存在的问题。
微观经济分析
对企业经营状况、市场供 需、消费者行为等进行分 析，了解微观经济的运行 情况。
可视化与交互性
增强数据可视化的效果和交互性，提供更加直观 和易用的界面设计，提升用户体验。
THANKS
感谢观看
总结词
通过SPSS分析品牌形象数据，评估品牌形象对消费者选择的影响。
详细描述
本案例将介绍如何使用SPSS软件对品牌形象调查数据进行统计分析，包括描述性 统计、因子分析和回归分析等，以评估品牌形象对消费者选择的影响，为品牌管 理和营销策略提供指导。
案例三：市场细分研究
总结词
通过SPSS分析市场细分数据，识别不同消费群体的特征和需求。
支持多种数据格式导入，如Excel 、CSV、数据库等。
数据整理
对数据进行清洗、筛选、排序等 操作，确保数据质量。
变量处理与数据转换
变量转换
支持变量类型转换、变量计算、变量 重新编码等功能。
数据转换
对数据进行拆分、合并、重塑等操作 ，满足数据分析需求。
描述性统计分析
频数统计
统计各变量的频数、频率、百分比等。
04
SPSS在社会科学研究中的应用
问卷调查数据分析
描述性统计分析
因子分析
对问卷调查数据进行描述性统计分析 ，如求平均值、标准差、频数等，以 了解数据的基本特征和分布情况。
通过因子分析找出问卷中潜在的结构 ，简化数据，便于后续的深入分析。
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6
神经网络
使用这两种方法的任何一种，可以将数据拆 分成训练集、测试集、验证集。
训练集用来估计网络参数。 测试集用来防止过度训练。 验证样本用来单独评估最终的网络，它p将pt课件应
用于整个数据集和新数据。
7
案例1
数据集bankloan.sav 利用此数据集中有效的700个样本数据来创建
3
神经网络
在许多领域，都可以将神经网络和其他统计分 析结合起来，获得更深入、清晰的洞察力。
例如在市场研究领域，可以建立客户档案发现 客户的偏好；在数据库营销领域，可以进行客 户细分，优化市场活动的响应。
在金融分析方面，可用神经网络分析申请ppt课人件 的 信用状况，探测可能的欺诈。在运营分析方面， 也可以管理现金流、优化供应链。此外，在科 学和医疗方面的应用包括预测医疗费用、医疗 结果分析、预测住院时间等。
5
区别
感知器特别适合简单的模式分类问题，通过对 权值的训练，可以使感知器神经元的输出能代 表对输入模式进行分类。
感知器的学习规则主要通过调整网络层的权值 和阙值以便对输入向量进行正确归类；训练规 则则通过仿真和训练得到最优的权值和阙pp值t课件。
基于局部逼近网络的径向基函数只需对少量权 值进行调整，所以该法在逼近能力、分类能力 和学习速度上优于全局逼近网络。
4
神经网络
SPSS神经网络，包括多层感知器（MLP）或者径 向基函数（RBF）两种方法。
都是有监督的学习技术－即都根据输入的数据映 射出关系。都采用前馈结构，即数据从一个方向 进入，通过输入节点、隐藏层最后进入输出节点。
ppt课件
对过程的选择受输入数据的类型和网络的复杂程 度影响。此外，MLP可以发现更复杂的关系，径 向基函数RBF的速度更快。
（Random Number Generators） 设置起点（Set Starting Point ）---选ppt课中件
‘固定值（Fixed Value）’ ---填入9191972 确定（OK）。
11
多层感知器实例分析
ppt课件
12
多层感知器实例分析
将创建分区变量，用于精确的重新创建哪些 用于分析的样本；
debtinc，creddebt，othdebt到协变量 ppt课件
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ppt课件
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ppt课件
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ppt课件
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多层感知器实例分析
单击‘输出（Output）’标签，
选择‘ROC曲线’，‘累积增益曲线’， ‘增益图’，‘观察预测值’，去掉‘图表’
最后选择‘自变量重要性分析’选项栏。
2
发展历史
人工神经网络ANN,简称为神经网络 Artificial Neural Networks 是以计算机网络系统模拟生物神经网络的智能计算
系统，是对人脑或自然神经网络的若干基本特性的 抽象和模拟。 网络上的每个结点相当于一个神经元，可以记忆pp、t课件 处理一定的信息，并与其他结点并行工作。 起源于20世纪40年代心理学家和数学家共同提出 90年代以来与模糊技术、遗传算法、进化计算等智 能方法结合方向发展。
解决方案： 指定一个检验样本来保持网络正常运行
我们可以通过计算变量来分配训练样本中的 一部分为检验样本
25
第二次分析
ppt课件
26
分析
设置大于0的进行重新分区
使得约20%取值为0；80%的取值为1
整体上，大约
以前获得过贷款的客户0.7*0.8=0.56作为训
练样本
ppt课件
0.7*0.2=0.14作为检验样本
原来的保持样本还都在
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ppt课件
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ppt课件
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ppt课件
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ppt课件
因为达到了错误未减少，所以估计算法停止。表 明超额训练通过添加一个测试样本得到了解决
转换--计算变量，在目标变量中填入变量名 partition，然后在数学表达式填入计算表达 式2*RV.BERNOULLI(0.7)-1，
ppt课件
用于产生bernoulli分布数据，数据集名称为 partition
正值大约占70%，为训练样本； 负值大约占30%，为保持样本；0分配给检验样本，
单击‘确定（OK）’进行分析。
ppt课件
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多层感知器实例分析
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ppt课件
个案处理摘要显示499个分配给训练样本， 201个分配给保持样本，150个为潜在 单位数包括
协变量和因 子的类别数
ppt课件
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多层感知器实例分析
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因为达到了最大时程数，所以估计算法停止。
ppt课件
SPSS—神经网络
1
神经网络
神经网络是一个非线性的数据建模工具集合， 它包括输入层和输出层、一个或者多个隐藏层。
神经元之间的连接赋予相关的权重，训练算法
在迭代过程中不断调整这些权重，从而使得预
测误差最小化并给出预测精度。
ppt课件
您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。
理想情况下应该是因为错误才收敛，这提出了
进一步检查的意见。
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多层感知器实例分析
ppt课件
总体来说你的模型有七五成的正确率。 24
矫正超额训练
观察到支持样本在预测实际拖欠贷款的客户 时表现相对较差
支持样本45.8%正确；训练样本59.7%正确 怀疑网络可能超额训练；其根据随机变化搜
寻显示在培训数据中虚假模式 ppt课件
一个多层感知器的神经网络模型 并利用创建的模型来分析余下的缺失数据150
个调查用户的信用记录 ppt课件
用来观察这些用户的信用好坏。
8
数据库
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ppt课件
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多层感知器实例分析
缺失值150，即为潜在客户群 首先产生随机数来选择样本数据集 转换（Transform）---随机数生成器
本次没有。 13
多层感知器实例分析
ppt课件
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多层感知器实例分析
分析--神经网络Neural Network-多层感知器 Multilayer Perceptron
选择变量Previously Default到因变量, 选择变量Level education到因子。 选择变量age，employ，address，income，
神经网络
使用这两种方法的任何一种，可以将数据拆 分成训练集、测试集、验证集。
训练集用来估计网络参数。 测试集用来防止过度训练。 验证样本用来单独评估最终的网络，它p将pt课件应
用于整个数据集和新数据。
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案例1
数据集bankloan.sav 利用此数据集中有效的700个样本数据来创建
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神经网络
在许多领域，都可以将神经网络和其他统计分 析结合起来，获得更深入、清晰的洞察力。
例如在市场研究领域，可以建立客户档案发现 客户的偏好；在数据库营销领域，可以进行客 户细分，优化市场活动的响应。
在金融分析方面，可用神经网络分析申请ppt课人件 的 信用状况，探测可能的欺诈。在运营分析方面， 也可以管理现金流、优化供应链。此外，在科 学和医疗方面的应用包括预测医疗费用、医疗 结果分析、预测住院时间等。
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区别
感知器特别适合简单的模式分类问题，通过对 权值的训练，可以使感知器神经元的输出能代 表对输入模式进行分类。
感知器的学习规则主要通过调整网络层的权值 和阙值以便对输入向量进行正确归类；训练规 则则通过仿真和训练得到最优的权值和阙pp值t课件。
基于局部逼近网络的径向基函数只需对少量权 值进行调整，所以该法在逼近能力、分类能力 和学习速度上优于全局逼近网络。
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神经网络
SPSS神经网络，包括多层感知器（MLP）或者径 向基函数（RBF）两种方法。
都是有监督的学习技术－即都根据输入的数据映 射出关系。都采用前馈结构，即数据从一个方向 进入，通过输入节点、隐藏层最后进入输出节点。
ppt课件
对过程的选择受输入数据的类型和网络的复杂程 度影响。此外，MLP可以发现更复杂的关系，径 向基函数RBF的速度更快。
（Random Number Generators） 设置起点（Set Starting Point ）---选ppt课中件
‘固定值（Fixed Value）’ ---填入9191972 确定（OK）。
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多层感知器实例分析
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多层感知器实例分析
将创建分区变量，用于精确的重新创建哪些 用于分析的样本；
debtinc，creddebt，othdebt到协变量 ppt课件
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多层感知器实例分析
单击‘输出（Output）’标签，
选择‘ROC曲线’，‘累积增益曲线’， ‘增益图’，‘观察预测值’，去掉‘图表’
最后选择‘自变量重要性分析’选项栏。
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发展历史
人工神经网络ANN,简称为神经网络 Artificial Neural Networks 是以计算机网络系统模拟生物神经网络的智能计算
系统，是对人脑或自然神经网络的若干基本特性的 抽象和模拟。 网络上的每个结点相当于一个神经元，可以记忆pp、t课件 处理一定的信息，并与其他结点并行工作。 起源于20世纪40年代心理学家和数学家共同提出 90年代以来与模糊技术、遗传算法、进化计算等智 能方法结合方向发展。
解决方案： 指定一个检验样本来保持网络正常运行
我们可以通过计算变量来分配训练样本中的 一部分为检验样本
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第二次分析
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分析
设置大于0的进行重新分区
使得约20%取值为0；80%的取值为1
整体上，大约
以前获得过贷款的客户0.7*0.8=0.56作为训
练样本
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0.7*0.2=0.14作为检验样本
原来的保持样本还都在
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因为达到了错误未减少，所以估计算法停止。表 明超额训练通过添加一个测试样本得到了解决
转换--计算变量，在目标变量中填入变量名 partition，然后在数学表达式填入计算表达 式2*RV.BERNOULLI(0.7)-1，
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用于产生bernoulli分布数据，数据集名称为 partition
正值大约占70%，为训练样本； 负值大约占30%，为保持样本；0分配给检验样本，
单击‘确定（OK）’进行分析。
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多层感知器实例分析
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个案处理摘要显示499个分配给训练样本， 201个分配给保持样本，150个为潜在 单位数包括
协变量和因 子的类别数
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多层感知器实例分析
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因为达到了最大时程数，所以估计算法停止。
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SPSS—神经网络
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神经网络
神经网络是一个非线性的数据建模工具集合， 它包括输入层和输出层、一个或者多个隐藏层。
神经元之间的连接赋予相关的权重，训练算法
在迭代过程中不断调整这些权重，从而使得预
测误差最小化并给出预测精度。
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您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。
理想情况下应该是因为错误才收敛，这提出了
进一步检查的意见。
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多层感知器实例分析
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总体来说你的模型有七五成的正确率。 24
矫正超额训练
观察到支持样本在预测实际拖欠贷款的客户 时表现相对较差
支持样本45.8%正确；训练样本59.7%正确 怀疑网络可能超额训练；其根据随机变化搜
寻显示在培训数据中虚假模式 ppt课件
一个多层感知器的神经网络模型 并利用创建的模型来分析余下的缺失数据150
个调查用户的信用记录 ppt课件
用来观察这些用户的信用好坏。
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数据库
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多层感知器实例分析
缺失值150，即为潜在客户群 首先产生随机数来选择样本数据集 转换（Transform）---随机数生成器
本次没有。 13
多层感知器实例分析
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多层感知器实例分析
分析--神经网络Neural Network-多层感知器 Multilayer Perceptron
选择变量Previously Default到因变量, 选择变量Level education到因子。 选择变量age，employ，address，income，