Contenuto dei modelli di data mining per i modelli di clustering (Analysis Services - Data mining)

Informazioni sulla struttura di un modello di clustering

Un modello di clustering ha una struttura semplice. Ogni modello include un singolo nodo padre che rappresenta il modello e i relativi metadati e ogni nodo padre è associato a un elenco semplice di cluster (NODE_TYPE = 5). Questa organizzazione è illustrata nell'immagine seguente.

Ogni nodo figlio rappresenta un singolo cluster e contiene statistiche dettagliate sugli attributi dei relativi case, tra cui un conteggio del numero di case nel cluster e la distribuzione di valori che distinguono un cluster dagli altri.

Il nodo padre contiene statistiche utili che descrivono la distribuzione effettiva di tutti i case di training. Queste statistiche si trovano nella colonna della tabella nidificata, NODE_DISTRIBUTION. Ad esempio, nella tabella seguente sono illustrate diverse righe della tabella NODE_DISTRIBUTION che descrivono la distribuzione di dati demografici dei clienti per il modello di clustering TM_Clustering creato nell'Esercitazione di base sul data mining:

Da questi risultati emerge che sono stati utilizzati 12939 case per creare il modello, che il rapporto tra maschi e femmine è approssimativamente 50-50 e che l'età media è 44 anni. Le statistiche descrittive variano a seconda che l'attributo riportato sia un tipo di dati numerico continuo, ad esempio l'età, o un tipo di valore discreto, ad esempio il sesso. Le misure statistiche media e varianza vengono calcolate per i tipi di dati continui, mentre probabilità e supporto vengono calcolate per i tipi di dati discreti.

Si noti che per ogni attributo è presente un tipo di valore Missing che indica il numero di case in cui i dati per tale attributo sono mancanti. I dati mancanti possono essere significativi e influiscono sui calcoli in vari modi, a seconda del tipo di dati. Per ulteriori informazioni, vedere Valori mancanti (Analysis Services - Data mining).

Contenuto di un modello di clustering

In questa sezione vengono forniti dettagli ed esempi relativi solo alle colonne del contenuto dei modelli di data mining pertinenti per i modelli di clustering.

Per informazioni sulle colonne generiche nel set di righe dello schema, ad esempio MODEL_CATALOG e MODEL_NAME, vedere Contenuto del modello di data mining (Analysis Services - Data mining).

• MODEL_CATALOG
  Nome del database in cui è archiviato il modello.

• MODEL_NAME
  Nome del modello.

• ATTRIBUTE_NAME
  Sempre vuota nei modelli di clustering perché non è disponibile alcun attributo stimabile nel modello.

• NODE_NAME
  Sempre uguale a NODE_UNIQUE_NAME.

• NODE_UNIQUE_NAME
  Identificatore univoco del nodo all'interno del modello. Questo valore non può essere modificato.

• NODE_TYPE
  Un modello di clustering restituisce i tipi di nodo seguenti:

  ID e nome del nodo	Descrizione
  1 (Model)	Nodo radice per il modello.
  5 (Cluster)	Contiene un conteggio dei case nel cluster, le caratteristiche dei case nel cluster e statistiche che descrivono i valori nel cluster.

• NODE_CAPTION
  Nome descrittivo a scopo di visualizzazione. Quando si crea un modello, il valore di NODE_UNIQUE_NAME viene automaticamente utilizzato come didascalia. Tuttavia, è possibile modificare il valore di NODE_CAPTION per aggiornare il nome visualizzato per il cluster, a livello di programmazione o tramite il visualizzatore.

  Nota

  Quando si rielabora il modello, tutte le modifiche dei nomi verranno sovrascritte dai nuovi valori. Non è possibile impostare come persistenti i nomi nel modello né effettuare il rilevamento delle modifiche nell'appartenenza al cluster tra versioni diverse di un modello.

• CHILDREN_CARDINALITY
  Stima del numero di nodi figlio del nodo.

  Nodo padre   Indica il numero di cluster nel modello.

  Nodi di cluster   Sempre 0.

• PARENT_UNIQUE_NAME
  Nome univoco del nodo padre del nodo.

  Nodo padre   Sempre NULL

  Nodi di cluster   Solitamente 000.

• NODE_DESCRIPTION
  Descrizione del nodo.

  Nodo padre   Sempre (All).

  Nodi di cluster   Elenco delimitato da virgole degli attributi principali che distinguono il cluster dagli altri.

• NODE_RULE
  Opzione non utilizzata per i modelli di clustering.

• MARGINAL_RULE
  Opzione non utilizzata per i modelli di clustering.

• NODE_PROBABILITY
  Probabilità associata a questo nodo. Nodo padre   Sempre 1.

  Nodi di cluster   La probabilità rappresenta la probabilità composta degli attributi, con alcuni adattamenti a seconda dell'algoritmo utilizzato per creare il modello di clustering.

• MARGINAL_PROBABILITY
  Probabilità di raggiungere il nodo dal nodo padre. In un modello di clustering la probabilità marginale corrisponde sempre alla probabilità del nodo.

• NODE_DISTRIBUTION
  Tabella contenente l'istogramma delle probabilità del nodo.

  Nodo padre   Vedere l'introduzione di questo argomento.

  Nodi di cluster   Rappresenta la distribuzione di attributi e valori per i case inclusi nel cluster.

• NODE_SUPPORT
  Numero di case che supportano il nodo. Nodo padre   Indica il numero di case di training per l'intero modello.

  Nodi di cluster   Indica la dimensione del cluster come numero di case.

  Nota   Se il modello utilizza il clustering K-medie, ogni case può appartenere a un unico cluster. Se invece il modello utilizza il clustering EM, ogni case può appartenere a cluster diversi e gli viene assegnata una distanza ponderata per ogni cluster cui appartiene. Pertanto, per i modelli EM la somma del supporto per un singolo cluster è maggiore del supporto per il modello complessivo.

• MSOLAP_MODEL_COLUMN
  Opzione non utilizzata per i modelli di clustering.

• MSOLAP_NODE_SCORE
  Visualizza un punteggio associato al nodo.

  Nodo padre   Punteggio BIC (Bayesian Information Criterion) per il modello di clustering.

  Nodi di cluster   Sempre 0.

• MSOLAP_NODE_SHORT_CAPTION
  Etichetta utilizzata a scopo di visualizzazione. Questa didascalia non può essere modificata.

  Nodo padre   Tipo di modello: modello di cluster

  Nodi di cluster   Nome del cluster. Esempio: Cluster 1.

Osservazioni

In Analysis Services sono disponibili più metodi per la creazione di un modello di clustering. Se non si conosce il metodo impiegato per creare il modello in uso, è possibile recuperare a livello di programmazione i metadati del modello, utilizzando un client ADOMD o AMO oppure eseguendo una query sul set di righe dello schema di data mining. Per ulteriori informazioni, vedere Procedura: Esecuzione di query sui parametri utilizzati per creare un modello di data mining.

Vedere anche

Concetti

Altre risorse