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

Si applica a: SQL Server 2019 e versioni precedenti di Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Importante

Il data mining è stato deprecato in SQL Server 2017 Analysis Services e ora è stato interrotto in SQL Server 2022 Analysis Services. La documentazione non viene aggiornata per le funzionalità deprecate e non più disponibili. Per altre informazioni, vedere Compatibilità con le versioni precedenti di Analysis Services.

In questo argomento viene descritto il contenuto dei modelli di data mining specifico per i modelli che utilizzano l'algoritmo Microsoft Clustering. Per una spiegazione generale del contenuto del modello di data mining per tutti i tipi di modello, vedere Contenuto del modello di data mining (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.

Nota

Non è necessario scorrere i nodi per ottenere un conteggio o una descrizione dei cluster; anche il nodo padre del modello contiene un conteggio e un elenco dei cluster.

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_Clusteringcreato nell' Esercitazione di base sul data mining:

ATTRIBUTE_NAME	ATTRIBUTE_VALUE	SUPPORT	PROBABILITY	variance	VALUE_TYPE
Età	Missing	0	0	0	1 (Mancante)
Età	44.9016152716593	12939	1	125.663453102554	3 (Continuo)
Sesso	Missing	0	0	0	1 (Mancante)
Sesso	F	6350	0.490764355823479	0	4 (discreto)
Sesso	M	6589	0.509235644176521	0	4 (discreto)

Da questi risultati emerge che sono stati utilizzati 12939 case per compilare 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.

Nota

La varianza rappresenta la varianza totale per il cluster. Se il valore relativo alla varianza è piccolo, significa che la maggior parte dei valori della colonna sono relativamente vicini alla media. Per ottenere la deviazione standard, calcolare la radice quadrata della varianza.

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 altre 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 per utilizzo generico 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 del cluster Sempre 0.

PARENT_UNIQUE_NAME
Nome univoco dell'elemento padre del nodo.

Nodo padre Sempre NULL.

Nodi del cluster Solitamente 000.

NODE_DESCRIPTION
Descrizione del nodo.

Nodo padre Sempre (All).

Nodi del 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 del cluster La probabilità rappresenta la probabilità composta degli attributi, con alcuni adattamenti a seconda dell'algoritmo usato 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 del 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 del cluster Indica la dimensione del cluster come numero di case.

Nota Se il modello usa 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 del 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 del cluster Nome del cluster. Esempio: Cluster 1.

Commenti

SQL Server Analysis Services fornisce 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 altre informazioni, vedere Eseguire query sui parametri usati per creare un modello di data mining.

Nota

La struttura e il contenuto del modello rimangono invariati, indipendentemente dal metodo di clustering o dai parametri utilizzati.

Vedere anche

Mining Model Content (Analysis Services - Data Mining)
Visualizzatori modello di data mining
Algoritmo Microsoft Clustering
Query di data mining