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数据挖掘-正则化
概述 用于标准化输入数据，使每个向量具有单位范数；Normalizer需要输入参数p，指定标准化范数，默认值为2；该标准化方法可用于提升算法效果。 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收前置节点传下来的数据集。 输出 一个输出端口，用于输出接收到的数据 … ，默认值为：2 示例 使用“鸢尾花数据”，选择4个特征列进行正则化处理，P范数为2，输出结果如下图： 图片15.png 正则化数据挖掘-特征选择
概述 特征选择的作用是从数据集中选取有用特征，用于分类预测或者回归预测算法的训练； 其中：标签列必选，但是只有分类回归预测算法才需要选择标签列，聚类训练时则不需要选择标签列。当与特征节点组合使用时则不需要选择标签列。 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收前置节点传下来的数据集。 输出 一个输出端口，用于输出接收到的数据集。 参数设置 参数名称 说明 备注 选择特征列 用于选择做为特征列的字段 必填 选择标签列 用于选择做为标签列的字段 分类、回归算法必填、聚类算法及组合使用不需要选择 示例 特征选择中数据挖掘-特征选择
概述 特征选择的作用是从数据集中选取有用特征，用于分类预测或者回归预测算法的训练； 其中：标签列必选，但是只有分类回归预测算法才需要选择标签列，聚类训练时则不需要选择标签列。当与特征节点组合使用时则不需要选择标签列。 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收前置节点传下来的数据集。 输出 一个输出端口，用于输出接收到的数据集。 参数设置 参数名称 说明 备注 选择特征列 用于选择做为特征列的字段 必填 选择标签列 用于选择做为标签列的字段 分类、回归算法必填、聚类算法及组合使用不需要选择 示例 特征选择中数据挖掘-正则化
概述 用于标准化输入数据，使每个向量具有单位范数；Normalizer需要输入参数p，指定标准化范数，默认值为2；该标准化方法可用于提升算法效果。 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收前置节点传下来的数据集。 输出 一个输出端口，用于输出接收到的数据 … ，默认值为：2 示例 使用“鸢尾花数据”，选择4个特征列进行正则化处理，P范数为2，输出结果如下图： 图片15.png 正则化DB2数据源创建sql数据集中添加符号/时报错
（本文档仅供参考） 现象： DB2数据源创建sql数据集中添加符号/时报错： image2022-10-9_9-41-48.png 原因： 没有添加引用标识符，DB2使用 "作为引用标识符 解决方法： 添加引用标识符： image2022-10-9_9-43-30.png sqlcode=-206 sqlstate=42703数据挖掘-相关性分析
概述 相关性分析是用来反映变量之间的相关关系的密切程度。相关系数的取值一般介于-1和1之间。当相关系数为正的时候，意味着变量之间是正相关的；当相关系数为负的时候，意味着变量之间是负相关。 相关性分析常用在数据探索阶段，当我们并不了解原始数据各字段之间的关系时，通过相关性分析，可以看到各个字段之间的相关性，其后进行的数据分析工作可以围绕这些相关性展开。 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收数据集。 输出 一个输出端口，用于输出相关系数的数据集。 参数设置 参数名称 说明 备注 选择列 用于选择进行相关性分析的字段列 必填数据挖掘-PCA(主成分分析)
概述 PCA（主成分分析）是统计学上一种常用的方法，主要用来对高维数据进行降维，通过对多个维度进行线性组合，获得较少且能够描述数据特征的主成分指标，减少由于数据维度过多带来的庞大计算量，降低算法的复杂度，使用最少数量的主成分来解释最大量的方差。因为它可减少变量数目以此避免多重共线性，适用于预测变量较多大于观测值数目的情况。 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收前置节点传下来的数据集。 输出 一个输出端口，用于输出接收到的数据集。 参数设置 参数名称 说明 备注 选择特征列 用于设置待选择的特征列 必填（特征列中不能含有数据挖掘-PCA(主成分分析)
概述 PCA（主成分分析）是统计学上一种常用的方法，主要用来对高维数据进行降维，通过对多个维度进行线性组合，获得较少且能够描述数据特征的主成分指标，减少由于数据维度过多带来的庞大计算量，降低算法的复杂度，使用最少数量的主成分来解释最大量的方差。因为它可减少变量数目以此避免多重共线性，适用于预测变量较多大于观测值数目的情况。 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收前置节点传下来的数据集。 输出 一个输出端口，用于输出接收到的数据集。 参数设置 参数名称 说明 备注 选择特征列 用于设置待选择的特征列 必填（特征列中不能含有数据挖掘-相关性分析
概述 相关性分析是用来反映变量之间的相关关系的密切程度。相关系数的取值一般介于-1和1之间。当相关系数为正的时候，意味着变量之间是正相关的；当相关系数为负的时候，意味着变量之间是负相关。 相关性分析常用在数据探索阶段，当我们并不了解原始数据各字段之间的关系时，通过相关性分析，可以看到各个字段之间的相关性，其后进行的数据分析工作可以围绕这些相关性展开。 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收数据集。 输出 一个输出端口，用于输出相关系数的数据集。 参数设置 参数名称 说明 备注 选择列 用于选择进行相关性分析的字段列 必填即席查询-方案类
