telco.sav
用神经网络模型对电信客户进行分类预测，编号为10的客户预测结果为第类客户。（填写数字）/js/editor20150812/dialogs/attachment_new/fileTypeImages/icon_default.gif
用神经网络模型对电信客户进行分类预测，编号为10的客户预测结果为第类客户。（填写数字）/js/editor20150812/dialogs/attachment_new/fileTypeImages/icon_default.gif
举一反三
- telco.sav 对电信客户通过径向基函数构建神经网络模型，客户的预测类别分为类。（填写数字）/js/editor20150812/dialogs/attachment_new/fileTypeImages/icon_default.gif
- pm_customer_train二阶聚类.sav 新客户.sav根据第一组数据二阶聚类导出的模型，对新客户数据进行分类，新客户中编号为2的客户为第（）类客户。（填写数字）/js/editor20150812/dialogs/attachment_new/fileTypeImages/icon_default.gif/js/editor20150812/dialogs/attachment_new/fileTypeImages/icon_default.gif
- pm_customer_train二阶聚类.sav 对客户数据进行二阶聚类，第二类客户人数为。填写数字/js/editor20150812/dialogs/attachment_new/fileTypeImages/icon_default.gif
- pm_customer_train二阶聚类.sav 对客户进行二阶聚类分析，采用系统自动确定类别数目，最后客户聚类数为。（填写数字）/js/editor20150812/dialogs/attachment_new/fileTypeImages/icon_default.gif
- pm_customer_train二阶聚类.sav 对客户进行聚类分析，采用的距离测量方法是法。（填写汉字）/js/editor20150812/dialogs/attachment_new/fileTypeImages/icon_default.gif