Conteúdo do modelo de mineração para modelos de clustering (Analysis Services – Mineração de Dados)

Aplica-se a: SQL Server 2019 e anteriores do Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Este tópico descreve o conteúdo do modelo de mineração que é específico para modelos que usam o algoritmo Microsoft Clustering. Para obter uma explicação geral do conteúdo do modelo de mineração para todos os tipos de modelo, consulte Conteúdo do modelo de mineração (Analysis Services – Mineração de dados).

Entendendo a estrutura de um modelo de clustering

Um modelo de clustering tem uma estrutura simples. Cada modelo tem um único nó pai que representa o modelo e seus metadados, e cada nó pai possui uma lista simples de clusters (NODE_TYPE = 5). Essa organização é mostrada na imagem a seguir.

Cada nó filho representa um único cluster e contém estatísticas detalhadas sobre os atributos dos casos desse cluster. Isso inclui a contagem do número de casos do cluster e a distribuição de valores que distinguem cada cluster.

O nó pai contém estatísticas úteis que descrevem a distribuição real de todos os casos em treinamento. Essas estatísticas são encontradas na coluna da tabela aninhada, NODE_DISTRIBUTION. Por exemplo, a tabela a seguir mostra várias linhas da tabela NODE_DISTRIBUTION que descrevem a distribuição dos dados demográficos dos clientes do modelo de clustering TM_Clusteringque você cria no Tutorial Básico de Data Mining:

A partir desses resultados, você pode ver que foram usados 12.939 casos para construir o modelo, que a proporção de homens para mulheres é de cerca de 50-50 e que a idade média é de 44 anos. As estatísticas descritivas variam de acordo com o fato de o atributo que está sendo reportado ser um tipo de dados numérico contínuo, como idade, ou um tipo de valor discreto, como gênero. As medidas estatísticas mean e variance são computadas para os tipos de dados contínuos, enquanto probability e support são computadas para tipos de dados discretos.

Observe que para cada atributo existe um tipo de valor Missing que indica quantos casos não tinham dados para esse atributo. Dados ausentes podem ser importantes e afetar os cálculos de várias formas, dependendo do tipo de dados. Para obter mais informações, consulte Valores ausentes (Analysis Services – Mineração de dados).

Conteúdo do modelo para um modelo de clustering

Esta seção fornece detalhes e exemplos somente para as colunas de conteúdo do modelo de mineração que são relevantes para os modelos de clustering.

Para obter informações sobre as colunas de uso geral no conjunto de linhas de esquema, como MODEL_CATALOG e MODEL_NAME, consulte Conteúdo do modelo de mineração (Analysis Services – Mineração de Dados).

MODEL_CATALOG
Nome do banco de dados no qual o modelo é armazenado.

MODEL_NAME
Nome do modelo.

ATTRIBUTE_NAME
Sempre em branco em modelos de clustering porque não há nenhum atributo previsível no nó.

NODE_NAME
Sempre igual a NODE_UNIQUE_NAME.

NODE_UNIQUE_NAME
Um identificador exclusivo do nó no modelo. Esse valor não pode ser alterado.

NODE_TYPE
Um modelo de clustering gera os seguintes tipos de nó:

NODE_CAPTION
Um nome amigável para exibição. Quando você criar um modelo, o valor de NODE_UNIQUE_NAME será usado automaticamente como legenda. No entanto, é possível alterar o valor de NODE_CAPTION para atualizar o nome para exibição do cluster, seja de maneira programática ou usando o visualizador.

CHILDREN_CARDINALITY
Uma estimativa do número de filhos do nó.

Nó pai Indica o número de clusters no modelo.

Nós de cluster Sempre 0.

PARENT_UNIQUE_NAME
O nome exclusivo do nó pai.

Nó pai Sempre NULL

Nós de cluster Normalmente, 000.

NODE_DESCRIPTION
Uma descrição do nó.

Nó pai Sempre (Tudo).

Nós de cluster Uma lista separada por vírgula dos principais atributos que distinguem cada cluster.

NODE_RULE
Não é usado para modelos de clustering.

MARGINAL_RULE
Não é usado para modelos de clustering.

NODE_PROBABILITY
A probabilidade associada a este nó. Nó pai Sempre 1.

Nós de cluster A probabilidade representa a probabilidade composta dos atributos, com alguns ajustes de acordo com o algoritmo usado na criação do modelo de clustering.

MARGINAL_PROBABILITY
A probabilidade de que o nó seja alcançado a partir do nó pai. Em um modelo de clustering, a probabilidade marginal é sempre igual à probabilidade de nó.

NODE_DISTRIBUTION
Um tabela que contém o histograma de probabilidade do nó.

Nó pai Consulte a Introdução deste tópico.

Nós de cluster Representa a distribuição de atributos e valores para casos incluídos no cluster.

NODE_SUPPORT
O número de casos com suporte para este nó. Nó pai Indica o número de casos em treinamento do modelo inteiro.

Nós de cluster Indica o tamanho do cluster como o número de casos.

Observação Se o modelo usar clustering K-Means, cada caso poderá pertencer somente a um cluster. No entanto, se o modelo usar clustering EM, cada são pode pertencer a clusters diferentes e ao caso é atribuída uma distância ponderada para cada cluster a que ele pertence. Portanto, para modelos EM, a soma de suporte para um cluster individual é maior que o suporte para o modelo inteiro.

MSOLAP_MODEL_COLUMN
Não é usado para modelos de clustering.

MSOLAP_NODE_SCORE
Exibe uma pontuação associada ao nó.

Nó pai A pontuação BIC (Bayesian Information Criterion) para o modelo de clustering.

Nós de cluster Sempre 0.

MSOLAP_NODE_SHORT_CAPTION
Um rótulo usado para exibição. Não é possível alterar essa legenda.

Nó pai O tipo de modelo: modelo de clustering

Nós de cluster O nome do cluster. Exemplo: Cluster 1.

Comentários

SQL Server Analysis Services fornece vários métodos para criar um modelo de clustering. Se você não souber qual método foi usado para criar o modelo com que você está trabalhando, pode recuperar os metadados do modelo programaticamente, usando um cliente ADOMD ou AMO ou consultando o conjunto de linhas do esquema de mineração de dados. Para obter mais informações, consulte Como consultar os parâmetros usados para criar um modelo de mineração.

Consulte Também

Mining Model Content (Analysis Services - Data Mining)
Visualizadores do Modelo de Mineração de Dados
Algoritmo Microsoft Clustering
Consultas de mineração de dados