使用 Microsoft 分类查看器浏览模型
Microsoft SQL Server Analysis Services中的 Microsoft 群集查看器显示使用 Microsoft 聚类分析算法生成的挖掘模型。 Microsoft 聚类分析算法是一种分段算法，用于浏览数据，以识别数据中的异常并创建预测。 有关此算法的详细信息，请参阅 Microsoft Clustering Algorithm。
注意
若要查看有关模型中使用的公式和发现的模式的详细信息，请使用 Microsoft 泛型内容树查看器。 有关详细信息，请参阅 使用 Microsoft 泛型内容树查看器浏览模型 或 microsoft 泛型内容树查看器 (数据挖掘) 。
查看器的选项卡
在 Analysis Services 中浏览挖掘模型时，该模型将显示在数据挖掘的“挖掘模型查看器”选项卡上，Designer该模型的相应查看器中。 Microsoft 群集查看器提供以下选项卡，用于浏览聚类分析挖掘模型：
分类关系图
Microsoft 群集查看器的“ 分类图 ”选项卡显示挖掘模型中的所有分类。 两个分类之间连线的明暗度表示分类的相似程度。 如果明暗度较浅或无明暗度，则表示分类的相似程度较低。 连线的颜色越深，链接的相似性越强。 通过调整分类右侧的滑块，可以调整查看器显示的连线数。 降低滑块将只显示最强链接。
默认情况下，明暗度代表分类的总体。 通过使用 “着色变量 ”和 “状态 ”选项，可以选择着色所代表的属性和状态对。 明暗度越深，特定状态所对应的属性分布范围就越大。 明暗度越浅，分布范围就越小。
若要重命名某个群集，请右键单击其节点并选择“重命名群集”。 新名称会在服务器中永久保留。
若要将关系图的可见部分复制到剪贴板，请单击 “复制图形视图”。 若要复制完整的关系图，请单击 “复制整个图形”。 使用 “放大” 和 “缩小”可以放大或缩小关系图，使用 “缩放关系图以适应窗口”可以适应屏幕大小。
分类剖面图
“分类剖面图” 选项卡可以提供模型中的算法创建的分类的总体视图。 此视图显示了每个分类中的属性以及属性的分布情况。 每个单元的 InfoTip 显示分布统计信息，每个列标题的 InfoTip 显示分类的总体。 离散属性显示为彩条，连续属性显示为菱形图，表示每个分类中的平均偏差和标准偏差。 通过“直方图条” 选项，可以控制直方图中可见的条数。 如果存在的图条数多于您选择显示的图条数，则会保留重要性最高的那些图条，其余图条则组合到一个灰色的存储桶内。
您可以更改分类的默认名称，使名称更具描述性。 右键单击群集的列标题，再选择“重命名群集”，即可重命名群集。 也可以通过选择 “隐藏列”来隐藏分类。
若要打开一个窗口，以便为群集提供更大、更详细的视图，请双击“状态”列中的任一单元格，或双击查看器中的任一直方图。
单击列标题，可以将列中的属性按照其对分类的重要性来进行排序。 也可以在查看器中拖动列以将其重新排序。
分类特征
若要使用“分类特征” 选项卡，请从“分类” 列表中选择一个分类。 选择分类后，可以检查特定分类的组成特征。 分类包含的属性列在 “变量” 列中，所列属性的状态列在 “值” 列中。 属性状态将按重要性顺序列出，重要性由这些状态会出现在分类中的概率表示。 概率显示在 “概率” 列中。
分类对比
可以使用 “分类对比” 选项卡来比较两个分类的属性。 使用 “分类 1” 和 “分类 2” 列表选择要比较的分类。 查看器将确定分类之间最为重要的一些差异，并按重要性顺序显示与这些差异关联的属性状态。 属性右侧的条表示属性状态所倾向的分类，条的大小则表示属性状态倾向于相应分类的程度。
另请参阅
Microsoft Clustering Algorithm
挖掘模型查看器任务和操作指南
挖掘模型查看器任务和操作指南
数据挖掘工具
数据挖掘模型查看器