一、多元回归
1、方法概述：在研究变量之间的相互影响关系模型时候，用到这类方法，具体地说：其可以定量地描述某一现象和某些因素之间的函数关系，将各变量的已知值带入回归方程可以求出因变量的估计值，从而可以进行预测等相关研究。2、分类分为两类：多元线性回归和非线性线性回归；其中非线性回归可以通过一定的变化转化为线性回归，比如：yl
x可以转化为yuul
x来解决；所以这里主要说明多元线性回归应该注意的问题。3、注意事项在做回归的时候，一定要注意两件事：（1）回归方程的显著性检验（可以通过sas和spss来解决）（2）回归系数的显著性检验（可以通过sas和spss来解决）检验是很多学生在建模中不注意的地方，好的检验结果可以体现出你模型的优劣，是完整论文的体现，所以这点大家一定要注意。4、使用步骤：（1）根据已知条件的数据，通过预处理得出图像的大致趋势或者数据之间的大致关系；（2）选取适当的回归方程；（3）拟合回归参数；（4）回归方程显著性检验及回归系数显著性检验
f（5）进行后继研究（如：预测等）这种模型的的特点是直观，容易理解。这体现在：动态聚类图可以很直观地体现出来！当然，这只是直观的一个方面！
二、聚类分析
聚类有两种类型：（1）Q型聚类：即对样本聚类；（2）R型聚类：即对变量聚类；聚类方法：（1）最短距离法（2）最长距离法（3）中间距离法（4）重心法（5）类平均法（6）可变类平均法（7）可变法（8）利差平均和法在具体做题中，适当选取方法；3、注意事项在样本量比较大时，要得到聚类结果就显得不是很容易，这时需要根据背景知识和相关的其他方法辅助处理。还需要注意的是：如果总体样本的显著性差异不是特别大的时候，使用的时候也要注意！4、方法步骤（1）首先把每个样本自成一类；（2）选取适当的衡量标准，得到衡量矩阵，比如说：距离矩阵或相似性矩阵，找到矩阵中最小的元素，将该元素对应的两个类归为一类，（4）重复第2步，直到只剩下一个类；补充：聚类分析是一种无监督的分类，下面将介绍有监督的“分
f类”。我简单说明下，无监督学习和有监督学习是什么无监督学习：发现的知识是未知的而有监督学习：发现的知识是已知的或者这么说吧：有监督学习是对一个已知模型做优化，而无监督学习是从数据中挖掘模型他们在分类中应用比较广泛（非数值分类）如果是数值分类就是预测了，这点要注意
三、数据分类
1、方法概述数据分类是一种典型的有监督的机器r