KDE-Knoten - Erstellungsoptionen
Auf der Registerkarte Erstellungsoptionen können Sie Erstellungsoptionen für die KDE-Knoten angeben, einschließlich Basisoptionen für Kerndichteparameter und und Clusterbeschriftungen sowie erweiterter Optionen wie Toleranz, Blattgröße und die Verwendung des Ansatzes "Breite zuerst". Zusätzliche Informationen zu diesen Optionen finden Sie in den folgenden Onlineressourcen:
Grundlegend
Bandbreite. Geben Sie die Bandbreite des Kerns an.
Kern. Wählen Sie den zu verwendenden Kern aus. Verfügbare Kerne für den den Knoten "KDE-Modellierung" sind Gaußsch, Tophat, Epanechnikov, Exponential, Linear und Kosinus. Verfügbare Kerne für den den Knoten "KDE-Simulation" sind Gaußsch und Tophat. Details zu diesen verfügbaren Kernen finden Sie in Kernel Density Estimation User Guide.2
Algorithmus. Wählen Sie Automatisch, Kugelbaum oder KD-Baum für den zu verwendenden Algorithmus aus. Weitere Informationen finden Sie in Kugelbaum3 und KD-Baum.4
Metrik. Wählen Sie eine Abstandsmetrik aus. Foglende Metriken sind verfügbar: Euclidean, Braycurtis, Chebyshev, Canberra, Cityblock, Dice, Hamming, Infinity, Jaccard, L1, L2, Matching, Manhattan, P, Rogerstanimoto, Russellrao, Sokalmichener, Sokalsneath, Kulsinski und Minkowski. Wenn Sie Minkowski auswählen, legen Sie den P-Wert wie gewünscht fest.
Die in dieser Dropdown-Liste verfügbaren Metriken hängen vom ausgewählten Algorithmus aus. Beachten Sie außerdem, dass die Normalisierung der Dichteausgabe nur für die euklidische Distanzmetrik stimmt.
Erweitert
Absolute Toleranz. Geben Sie die gewünschte absolute Toleranz des Ergebnisses an. Eine größere Toleranz führt in der Regel zu einer schnelleren Laufzeit. Der Standardwert ist 0,0.
Relative Toleranz. Geben Sie die gewünschte relative Toleranz des Ergebnisses an. Eine größere Toleranz führt in der Regel zu einer schnelleren Laufzeit. Der Standardwert ist 1E-8.
Blattgröße. Geben Sie die Blattgröße des zugrunde liegenden Baums an. Der Standardwert ist 40. Eine Änderung der Blattgröße kann sich erheblich auf die Leistung und den erforderlichen Speicher auswirken. Weitere Informationen zu den Algorithmen "Kugelbaum" und "KD-Baum" finden Sie in Kugelbaum3 und KD-Baum.4
Breite zuerst. Wählen Sie True aus, wenn Sie den Ansatz "Breite zuerst" verwenden wollen. Wählen Sie False aus, wenn Sie den Ansatz "Tiefe zuerst" verwenden wollen.
| SPSS Modeler-Einstellung | Scriptname (Eigenschaftsname) | KDE-Parameter |
|---|---|---|
| Eingaben | inputs |
|
| Bandbreite | bandwidth |
bandwidth |
| Kern | kernel |
kernel |
| Algorithmus | algorithm |
algorithm |
| Metrik | metric |
metric |
| P-Wert | pValue |
pValue |
| Absolute Toleranz | atol |
atol |
| Relative Toleranz | rtol |
Rtol |
| Blattgröße | leafSize |
leafSize |
| Breite zuerst | breadthFirst |
breadthFirst |
1 "API Reference." sklearn.neighbors.KernelDensity. Web. © 2007-2018, scikit-learn developers.
2 "User Guide." Kernel Density Estimation. Web. © 2007-2018, scikit-learn developers.
3 "Kugelbaum." Five balltree construction algorithms. © 1989, Omohundro, S.M., International Computer Science Institute Technical Report.
4 "K-D-Baum." Multidimensional binary search trees used for associative searching. © 1975, Bentley, J.L., Communications of the ACM.