spss做径向基神经网络分析时提示警告，应怎么解决

1. spss做径向基神经网络分析时提示警告，应怎么解决

用clementine或者modeler做的吗？

2. 怎么用spss神经网络来分类数据

用spss神经网络分类数据方法如下：

神经网络算法能够通过大量的历史数据，逐步建立和完善输入变量到输出结果之间的发展路径，也就是神经网络，在这个神经网络中，每条神经的建立以及神经的粗细（权重）都是经过大量历史数据训练得到的，数据越多，神经网络就越接近真实。神经网络建立后，就能够通过不同的输入变量值，预测输出结果。例如，银行能够通过历史申请贷款的客户资料，建立一个神经网络模型，用于预测以后申请贷款客户的违约情况，做出是否贷款给该客户的决策。本篇文章将用一个具体银行案例数据，介绍如何使用SPSS建立神经网络模型，用于判断将来申请贷款者的还款能力。


选取历史数据建立模型，一般会将历史数据分成两大部分：训练集和验证集，很多分析者会直接按照数据顺序将前70%的数据作为训练集，后30%的数据作为验证集。如果数据之间可以证明是相互独立的，这样的做法没有问题，但是在数据收集的过程中，收集的数据往往不会是完全独立的（变量之间的相关关系可能没有被分析者发现）。因此，通常的做法是用随机数发生器来将历史数据随机分成两部分，这样就能够尽量避免相同属性的数据被归类到一个数据集当中，使得建立的模型效果能够更加优秀。

在具体介绍如何使用SPSS软件建立神经网络模型的案例之前，先介绍SPSS的另外一个功能：随机数发生器。SPSS的随机数发生器常数的随机数据不是真正的随机数，而是伪随机数。伪随机数是由算法计算得出的，因此是可以预测的。当随机种子（算法参数）相同时，对于同一个随机函数，得出的随机数集合是完全相同的。与伪随机数对应的是真随机数，它是真正的随机数，无法预测也没有周期性。目前大部分芯片厂商都集成了硬件随机数发生器，例如有一种热噪声随机数发生器，它的原理是利用由导体中电子的热震动引起的热噪声信号，作为随机数种子。

3. SPSS的神经网络模型参数设置疑问

1神经网络对于定量数据也能用

2因子根据具体研究面对确定
3比例3:7，也可以cross
4验证集必须
5这些就多了，有数学公式

4. spss modeler建立神经网络模型，运行时出现错误，显示如下问题，执行中断

要看到具体数据，具体模块选用情况才能判断

5. BP神经网络matlab编程问题，给出11个输入数据和2个输出数据，进行训练的程序。要求能运行并出相应的结果

给你一个我的程序，如果自己做不了可以联系我：1526208341
动量梯度下降算法训练 BP 网络
训练样本定义如下：
输入矢量为    
 p =[-1 -2 3  1 
     -1  1 5 -3]
目标矢量为   t = [-1 -1 1 1]
 
 
close all 
clear 
echo on 
clc 
% NEWFF——生成一个新的前向神经网络 
% TRAIN——对 BP 神经网络进行训练 
% SIM——对 BP 神经网络进行仿真 
pause        
%  敲任意键开始 
clc 
%  定义训练样本 
% P 为输入矢量 
P=[-1,  -2,    3,    1;       -1,    1,    5,  -3];
% T 为目标矢量 
T=[-1, -1, 1, 1]; 
pause; 
clc 
%  创建一个新的前向神经网络 
net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')
%  当前输入层权值和阈值 
inputWeights=net.IW{1,1} 
inputbias=net.b{1} 
%  当前网络层权值和阈值 
layerWeights=net.LW{2,1} 
layerbias=net.b{2} 
pause 
clc 
%  设置训练参数 
net.trainParam.show = 50; 
net.trainParam.lr = 0.05; 
net.trainParam.mc = 0.9; 
net.trainParam.epochs = 1000; 
net.trainParam.goal = 1e-3; 
pause 
clc 
%  调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络 
[net,tr]=train(net,P,T); 
pause 
clc 
%  对 BP 网络进行仿真 
A = sim(net,P) 
%  计算仿真误差 
E = T - A 
MSE=mse(E) 
pause 
clc 
echo off

6. 急问求助。用spss我已经分析好了神经网络模型。如何调用它，输如其他因变量，输出自变量的值？

你说错了吧？ 应该是输入自变量，输出因变量。
如果你想在当前打开的文件中，再输入数据，进行预测值的输出，应该先输入好自变量，保持因变量字段空缺，再进行一次分析模型（参数不要做任何改变）。
如果你是想在新的文件中进行预测，那就先把模型导出为xml文件。然后打开新数据，然后在‘实用程序’下的菜单栏里点击'评分向导'，把原先保存下来的xml文件导入进来，进行预测。--这个做法和其他模型的使用是一样的。

7. 用spss做神经网络如何输出预测值

建立输出节点，设置

8. spss神经网络训练完成后如何预测结果未知的新数据？我用的是spss22.0

增加一个预测的节点