expminer软件的主要功能.doc

ExpMiner （版本号：2.0.3.1） 软件使用说明书 目　录 一、软件介绍 4 ExpMiner软件的主要功能 4 数据分析介绍 4 数据分析中要点 4 项目 6 项目说明 6 项目－新建 6 项目－打开 6 项目－删除 7 文件－打开 7 二、数据编辑功能 8 文件－打开 8 文件－保存 8 编辑－复制 8 编辑－粘贴 8 编辑－删除 8 编辑－撤销 8 编辑－恢复 8 编辑－插入－样本编号 9 编辑－插入－若干列 9 编辑－插入－若干行 9 编辑-数据格式标准化 9 编辑－寻找 10 编辑－替换 10 样本－升序排列 10 样本－降序排列 10 样本－类别交换 10 样本－类别定义 10 样本－抽取样本形成新数据集-按变量范围抽取 11 样本－抽取样本形成新数据集-按变量取值 11 样本－测试样本集 12 变量－函数 12 变量－组合 13 变量－生成 13 三、数据预处理 15 变量－白化变换 15 变量－主成份变换 17 变量－对折变换 18 变量－超多面体法筛选变量 19 变量－熵法筛选变量 21 变量－投票法筛选变量 21 变量－最大相关最小冗余 22 变量－重要性 23 四、统计分析 24 统计分析－统计量 24 统计分析－相关性 25 统计分析－频度图 25 统计分析－卡方分布检验 26 统计分析－散点图 27 统计分析－因子分析 28 统计分析－实验分析 29 统计分析—方差分析 30 统计分析－均值检验 31 统计分析－函数拟合－指数函数 32 统计分析－函数拟合－修正指数函数 32 统计分析－函数拟合－倒数函数 32 统计分析－函数拟合－自然指数函数 33 统计分析－函数拟合－幂函数 33 统计分析－函数拟合－Mitscherlich函数 34 统计分析－函数拟合－Richards函数 34 统计分析－函数拟合－阿伦尼乌斯函数 35 五、数据建模 36 模式识别－主成份分析 36 模式识别－判别矢量 36 模式识别－球形映照 37 模式识别－偏最小二乘 38 模式识别－最佳投影 39 模式识别－超多面体 40 分类－最近邻 41 分类－支持向量机分类 42 分类－决策树ID3 43 分类－决策树C4.5 43 分类－贝叶斯决策 43 分类－K—均值聚类 44 分类－模糊HKmeans 44 回归－偏最小二乘建模 44 回归－多元线性回归 45 回归－逐步多元线性回归 45 回归－神经网络 45 回归－支持向量机回归 46 六、附加功能 47 图形功能 47 显示 47 设置 49 选取样本 50 数据分析结果（数据挖掘结果）使用 51 实验设计—正交设计 54 文档输出 54 七、常问问题 56 什么是复杂数据？ 56 EXPMINER软件的特点和作用是什么？ 56 EXPMINER软件提供了这么多的数据处理算法，应用的时候怎么选择？ 56 数据处理过程有没有规律可遵循？ 56 线性回归方法的优点和局限性是什么？ 56 怎样快速判断样本集能否用线性回归方法建模？ 56 人工神经网络的优点和局限性是什么？ 57 模式识别方法的优点和局限性是什么？ 57 怎样将模式识别方法和其它数据挖掘方法结合起来应用？ 57 多目标的模式识别问题如何解决？ 57 用EXPMINER软件建模对于数据对象有什么要求？ 58 BP人工神经网络结构中的隐节点的数目可以任意设定吗？ 58 如果人工神经网络计算结果不收敛怎么办？ 58 如何处理复杂数据？ 58 怎样进行复杂数据集的自变量筛选？ 59 数据文件的格式是怎样的？ 61 如何选择合适的正交表？ 62 正交设计应用实例 62 一、软件介绍 ExpMiner软件的主要功能 ExpMiner软件的主要功能：数据分析。数据分析又包括：项目管理、电子表格编辑、样本处理、变量处理、统计分析、模式识别、分类建模、回归建模等功能。用户可以在进行变量处理、统计分析、模式识别、分类建模、回归建模的过程中按“F1”获得帮助信息。 图1-1 ExpMiner软件的启动界面 数据分析介绍 数据分析中要点 点击图1-1中的“数据分析”按钮打开数据分析界面。启动界面开始后15秒也会自动进入数据分析界面。界面主要分为两个部分：数据和处理结果显示区域和处理过程显示区域。 图1-2 数据分析主界面 数据文件的格式如下： NO. Class Y X1 X2 X3 X4 X5 1 2 2.9847 0.13 0.62 6.15 235 1.98 2 1 1.0455 0.13 0.98 11.12 601 2.56 3 1 0.6184 0.23 0.60 6.44 206 3.48 4 1 0.4040 0.27 0