使用IBM SPSS Statistics的最近邻元素模型进行数据分析！

  SPSS的最近邻元素分析是一种分类模型，它是根据个案间的相似性来对个案进行分类。简单来说就是相同个案相互靠近，不同个案相互远离。因此，可以通过判断样本距离哪个离中心点更近，进而判断样本数据属于哪个类别。本篇教程将教大家使用SPSS的最近邻元素模型对汽车行业数据进行数据分析，相信通过学习SPSS的最近邻元素模型，你将能够对各个领域数据分析。

 一、 数据准备与数据预处理

 为了用最近邻元素模型给大家演示数据分析，这里使用Kaggle实验室的car_sales数据集。主要通过添加两款新研制的车型进行数据分析，这两款预研车型技术指标主要包括Model、Priceinthousands、enginesize、horsepower、width、length、curbweight、fuelcapacity、fueleffciency等。

 为了对这款新研发的车型进行分析，这里在原数据添加这两个车型的新记录。

 为了对新记录添加特别关注的标记，因此这里将添加一个名为focal的新变量。点击SPSS顶部菜单栏“转换”-“计算变量”，打开计算变量窗口，目标变量命名为focal，并在数字表达式输入any(Model,'newCar','newTruck')。这个函数表达式意思是Model变量值为'newCar'或者'newTruck'，则focal为1，否则为0.

 同样通过计算变量方式添加变量partition，用于区分训练数据集和测试数据集，表达式为1-any(Model,'newCar','newTruck')。Partition>0，则为训练数据，否则为测试数据。

 二、最近邻元素模型分析

 由于篇幅有限，这里仅展示预估汽车类型。点击SPSS顶部菜单栏“分析”-“分类”-“最小邻元素”。点击顶部“变量”项目进行设置，将vehicletype加载到目标文本框，9个指标加载到特征文本框，focal加载到焦点个案，Model加载到个案标签。

 点击最近邻元素分析顶部“邻元素”，将k值设置为3，并且勾选计算距离时按重要性对特征进行加权。

 点击最近邻元素分析顶部“分区”，训练和坚持分区选择使用变量来分配个案，并且将partition加载到分区变量文本框。

 三、结果分析

 可以看到对于预估汽车类型结果，数据添加了一个预测值的变量，可以看到对新车的预测比较准确，并且生成了一个预估变量空间图型。

 四、小结

 以上是利用SPSS最近邻元素模型对汽车行业数据进行分析，相信通过从数据准备和预处理，再到利用最近邻元素模型分析，最后到结果分析，你已经对该模型有一定了解，并且能够简单使用到各个领域。

 作者：独行侠