Microsoft Clustering-Algorithmus

Beispiel

Stellen Sie sich eine Gruppe von Personen vor, die ähnliche demografische Daten aufweisen und ähnliche Produkte der Firma Adventure Works kaufen. Diese Gruppe entspricht einem Datencluster. In einer Datenbank gibt es u. U. viele von diesen Clustern. Durch genaues Betrachten der Spalten, die einen Cluster darstellen, lässt sich klarer erkennen, wie die Datensätze eines Datasets miteinander verknüpft sind.

Funktionsweise des Algorithmus

Der Microsoft Clustering-Algorithmus identifiziert zuerst die Beziehungen in einem Dataset und generiert dann auf der Basis dieser Beziehungen eine Reihe von Clustern. Wie das folgende Diagramm verdeutlicht, ist ein Punktdiagramm eine nützliche Methode, um darzustellen, wie der Algorithmus Daten gruppiert. Das Punktdiagramm stellt alle Fälle im Dataset dar, und jeder Fall entspricht einem Punkt auf dem Diagramm. Die Cluster gruppieren Punkte auf dem Diagramm und verdeutlichen die Beziehungen, die der Algorithmus identifiziert.

Nachdem Sie zuerst die Cluster definiert haben, berechnet der Algorithmus, wie gut die Cluster Punktegruppierungen darstellen. Anschließend versucht der Algorithmus, die Gruppierungen neu zu definieren, um Cluster zu erstellen, die den Daten besser entsprechen. Der Algorithmus wiederholt diesen Prozess so lange, bis sich die Ergebnisse durch Neudefinieren der Cluster nicht mehr verbessern lassen.

Sie können die Arbeitsweise des Algorithmus anpassen, indem Sie eine Clusteringtechnik auswählen, die maximale Anzahl von Clustern beschränken oder die Menge der zur Erstellung eines Clusters erforderlichen Unterstützungswerte ändern. Weitere Informationen finden Sie unter Technische Referenz für den Microsoft Clustering-Algorithmus.

Anforderungen für Clusteringmodelle

Wenn Sie Daten für das Training von Clusteringmodellen aufbereiten, müssen Sie sich mit den Anforderungen des jeweiligen Algorithmus, dessen Anforderungen an die Daten und der Verwendung der Daten vertraut machen.

Für Clusteringmodelle gelten folgende Anforderungen:

• Eine einzelne key Spalte   Jedes Modell muss eine numerische Spalte oder Textspalte enthalten, die jeden Datensatz eindeutig identifiziert. Verbundschlüssel sind nicht zulässig.

• Eingabespalten   Jedes Modell muss mindestens eine Eingabespalte enthalten, welche die zur Bildung der Cluster verwendeten Werte enthält. Sie können beliebig viele Eingabespalten verwenden. Abhängig von der Anzahl von Werten in jeder Spalte, kann sich der zum Trainieren des Modells erforderliche Zeitaufwand durch das Hinzufügen zusätzlicher Spalten jedoch erhöhen.

• Optionale vorhersagbare Spalte   Der Algorithmus benötigt keine vorhersagbare Spalte zur Erstellung des Modells. Sie können aber eine vorhersagbare Spalte fast jeden Datentyps hinzufügen. Die Werte der vorhersagbaren Spalte können als Eingabe für das Clusteringmodell behandelt werden. Sie können auch angeben, dass diese Werte nur für Vorhersagen verwendet werden sollen. Wenn Sie beispielsweise das Einkommen der Kunden vorhersagen möchten, indem Sie Cluster auf der Grundlage demografischer Daten wie Region oder Alter bilden, würden Sie die Einkommensspalte als PredictOnly festlegen und alle übrigen Spalten, wie z. B. Region oder Alter, als Eingabespalten hinzufügen.

Detaillierte Informationen zu den in Clusteringmodellen unterstützten Inhaltstypen und Datentypen finden Sie im Abschnitt Anforderungen unter Technische Referenz für den Microsoft Clustering-Algorithmus.

Anzeigen eines Clusteringmodells

Zum Durchsuchen des Modells können Sie den Microsoft Cluster-Viewer verwenden. Wenn Sie ein Clusteringmodell anzeigen, stellt Analysis Services die Cluster in einem Diagramm dar, das die Beziehungen zwischen den Clustern veranschaulicht, und stellt zudem ein detailliertes Profil für jedes Cluster, eine Liste der Attribute, durch die sich die einzelnen Cluster von anderen Clustern unterscheiden, und die Eigenschaften des gesamten Trainingsdatasets bereit. Weitere Informationen hierzu finden Sie unter Anzeigen eines Miningmodells mit dem Microsoft Cluster-Viewer.

Wenn Sie detailliertere Informationen möchten, können Sie das Modell im Microsoft Generic Content Tree Viewer durchsuchen. Der für das Modell gespeicherte Inhalt umfasst die Verteilung der Werte an jedem Knoten, die Wahrscheinlichkeit jedes Clusters und andere Informationen. Weitere Informationen hierzu finden Sie unter Mingingmodellinhalt von Clusteringmodellen (Analysis Services - Data Mining).

Erstellen von Vorhersagen

Nachdem das Modell trainiert wurde, werden die Ergebnisse als Mustersatz gespeichert, den Sie durchsuchen oder zum Erstellen von Vorhersagen verwenden können.

Sie können Abfragen erstellen, um Vorhersagen darüber auszugeben, ob neue Daten in die erkannten Cluster passen, oder um aussagekräftige Statistiken über die Cluster zu erhalten.

Informationen zum Erstellen von Abfragen für ein Data Mining-Modell finden Sie unter Abfragen von Data Mining-Modellen (Analysis Services - Data Mining). Beispiele zur Verwendung von Abfragen in Verbindung mit einem Clusteringsmodell finden Sie unter Abfragen eines Clustermodells (Analysis Services – Data Mining).

Hinweise

• Unterstützt die Verwendung von PMML (Predictive Model Markup Language) zum Erstellen von Miningmodellen.

• Unterstützt Drillthrough.

• Unterstützt die Verwendung von OLAP-Miningmodellen und die Erstellung von Data Mining-Dimensionen.

Siehe auch

Verweis

Konzepte