基于知识图谱的研究型审计研究热点及趋势分析

再将得到的相异矩阵利用SPSS和SATI软件进行可视化分析,得到研究型审计高频关键词聚类树状图(图6)。根据不同关键词之间的亲疏程度,将高频关键词大致分为5个群集,具体分类见表3。根据聚类分析得到的5个群集分别是:(1)审计思维模式,主要包含政治站位、系统思维、投资审计、审计思维、发展建议等关键词;(2)审计高质量发...

王滢等:华北棕壤土掺砂比对渗滤系统净化污水性能的影响

图5细菌群落的主成分分析(PCA)(a)和门水平层级聚类分析(b)属水平下细菌群落丰度分析结果如图6所示,氨氮的转化首先由氨氧化菌(ammonium-oxidizingbacteria,AOB)主导,氧化为亚硝酸盐,是硝化作用限速过程,然后由亚硝酸盐氧化菌(nitrite-oxidizingbacteria,NOB)进一步氧化为硝酸盐[27]。据报道,AOB包括氨基杆菌属(...

SPSS Modeler用K-means(K-均值)聚类、CHAID、CART决策树分析31...

在对完整的数据集进行初步分析后,本文采用K-means聚类算法对数据集进行聚类分析。在聚类过程中,我们首先需要确定聚类的个数k。根据肘部法则和轮廓系数法则,我们得出最终选择k=5为较为合适的聚类数目。通过SPSSModeler的K-means节点进行计算,得到了以下聚类概况、聚类类别和散点图结果。点击标题查阅往期内容01020...

5个步骤,用SPSS进行数据分析

SPSS可以打开多种类型的数据文件,其中包括Excel、Access、DaBase、文本编辑器、Lotus1-2-3等等,同时用户还可以将图片保存为不同的图片格式。统计功能小编认为SPSS统计功能是进行数据分析要重点掌握的模块,通过此功能可以完成绝大部分数理统计模型分析,其中包括:回归分析、列联表分析、聚类分析、因子分析、相关分析...

聚类分析在用户分类画像中的应用——基于心理统计学的应用思路与...

图6:根据项目实际需要选择相应算法本案例中,研究者选择了二阶聚类算法,这种算法无需人为设定最终分类个数,有助于实现对人群样本聚类的探索。6)选择变量进行聚类——检验模型效果这一步骤是漫长的探索过程,需要研究者不断尝试,选择适量的变量进行聚类分析运算,并检视模型质量和前期研究的适配度。研究者往往需要尝试...

聚类分析有哪些方法?如何选择合适的聚类方法?

该聚类分析法的具体步骤如下流程：（1）将n个个案（或变量）归为n类，一个个案（或变量）单独为一类（2）计算所有类与类之间的距离（3）合并距离最近的两类为新的一类（4）计算新的一类与当前各类的距离（5）再次合并距离最近的两类为新的一类（6）如此重复，直到所有个案（或变量）全都归为一大类...

如何用决策树找到你的细分目标用户 | 附SPSS操作

输出:输出的统计量里面可以选择输出收益表和收益图图3描述目的决策树面板操作说明2)预测目的下如何操作如果是预测目的,前期计算设定操作与描述目的一致,但是还有模型风险估计和预测。验证:如果是描述目的下,不需要进行这个步骤操作。如果是预测目的下,可选择进行交叉验证。SPSS会将样本分为多个样本组分别进行决策树...

SPSS软件下载:高级统计分析和建模的必备工具,SPSS软件功能

步骤:打开SPSS软件,并导入相关数据文件;创建新的变量或在已有变量基础上进行数据转换,以满足聚类分析的需求;选择适当的聚类分析工具,并设置参数;分析和解释结果,并定制图表和报告,以便于更好地呈现分析结果。模型建立除了数据整理和分析,SPSS软件还可以帮助用户根据所需建立相应的模型。模型是一种简化复杂现象的...

数学建模评价模型中主成分分析(PCA)SPSS&python实现

步骤:SPSS导入数据->分析->降维->因子分析;描述->系数;抽取->碎石图;得分->显示因子得分系数矩阵;1.量纲主成分分析的结果受量纲的影响,由于各变量的单位可能不同,结果也不同;这是最大的问题,所以主成分分析之前都需要对个变量进行无量纲化处理,然后用协方差or相关系数矩阵进行分析;SPSS...

基于学习投入的混合式教学预警模型研究——以大学物理为例

其中划分方法是聚类分析最简单、快速的方法之一,K-Means(K-均值)算法是划分方法的基本算法。使用SPSSStatistics26的K-means聚类算法对行为投入和认知投入数据进行聚类分析,K-means聚类在使用前需要选择聚类的个数,我们选择聚类个数为2,根据聚类结果中的聚类中心确定及格情况并进行编码。