殘差平方和:SSE(SumofSquaresforError)=RSS,t是對每個自變量是否有顯著影響的檢驗,一般調整后的R平方更準確，即解釋自變量與因變量的比值為27.8%,在聚類算法中，SSE對于我們判斷模型是否最優(yōu)很重要指標,R-square和調整的R-square描述了模型的擬合效果。
誤差平方和，又稱組內誤差平方和，是機器學習中非常重要的概念，廣泛應用于聚類和回歸算法中。在聚類算法中，所謂誤差平方和是指每個數(shù)據(jù)點的誤差，即其到最歸屬類別質心的歐氏距離，然后求和得到誤差平方和。在聚類算法中，SSE對于我們判斷模型是否最優(yōu)很重要指標。我們希望在給定k值的情況下，得到SSE最小的模型，即聚類模型的SSE越小越好，這也是聚類算法的核心優(yōu)化條件。除了誤差的平方和SSE和輪廓系數(shù)，也是聚類效果的一種評價方法。它結合了兩個因素:凝聚和分離。下面詳細描述三者之間的關系。對于基于原型的集群，集群凝聚力可以定義為集群原型的接近度的總和。類似地，兩個集群之間的分離程度可以通過兩個集群原型的接近程度來度量。
1998年4月22日，滬深交易所宣布對財務或其他情況異常的上市公司股票交易進行特別處理，并在簡稱前加上“ST”字樣，因此這類股票被稱為ST股。所謂“財務狀況異?！?，是指以下情形:(1)最近兩個會計年度的審計結果顯示凈利潤為負。(二)最近一個會計年度的審計結果顯示股東權益低于注冊資本。也就是說，上市公司連續(xù)兩年虧損或者每股凈資產低于股票面值的，應當給予特別處理。(三)注冊會計師對最近一個會計年度的財產報告出具了無法表示意見或者否定意見的審計報告。(四)最近一個會計年度經審計的股東權益，扣除未經注冊會計師和有關部門確認的部分后，小于注冊資本。(5)最近一期經審計的財務報告調整了上一年度的利潤，導致連續(xù)兩個會計年度虧損。(六)被交易所或者中國證監(jiān)會認定財務狀況異常。
含義:回歸平方和占總平方和的百分比。該值越大，模型的預測效果越好。其中:SST=SSR SSE，SST為總平方和，SSR為回歸平方和，SSE為殘差平方和?；貧w平方和:SSR=ESS。殘差平方和:SSE(SumofSquaresforError)=RSS?？偲畹钠椒胶?SST=TSS。SSE SSR=SSTRSS ESS=TSS .SPSS中其他指標的含義:F是回歸模型整體的方差檢驗，所以對應的P是判斷f檢驗顯著與否的標準。R-square和調整的R-square描述了模型的擬合效果。一般調整后的R平方更準確，即解釋自變量與因變量的比值為27.8%。t是對每個自變量是否有顯著影響的檢驗。是否顯著取決于后面P的值。如果P值小于0.05，說明自變量的影響顯著。
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