• Makale

ClusterDistance (dmx)

The ClusterDistance function returns the distance of the input case from the specified cluster, or if no cluster is specified, the distance of the input case from the most likely cluster.

Sözdizimi

ClusterDistance([<ClusterID expression>])

Geçerli Oldukları

Bu işlev yalnızca kullanılabilir temel veri araştırma modeli kümeleme destekler.kümeleme modeli her tür işlev kullanılabilir (em, k-anlamına gelir, vb.), ancak sonuçlar algoritma bağlı olarak farklılık gösterir.

Dönüş Türü

skaler bir değer.

Açıklamalar

The ClusterDistance function returns the distance between the input case and the cluster that has the highest probability for that input case.

De durum bu yana herhangi k-anlamına gelir, Kümeleme, durum yalnızca bir kümeye ait olabilir, bir üyelik ağırlığı 1.0 ile küme uzaklık her zaman 0.Ancak, k-demektir, her küme bir centroid olduğu varsayılır.Sorgulama veya NODE_DISTRIBUTION iç içe geçmiş tablo araştırma modeli içerik tarama centroid değerini elde edebilirsiniz.Daha fazla bilgi için bkz: Modelleri kümeleme için içerik modeli mining (Analysis Services - veri madenciliği).

De durum varsayılan em kümeleme yöntem, küme içindeki tüm noktaları eşit olasılıkla; kabul Bu nedenle, tasarımdan kümenin hiçbir centroid yoktur.Değeri ClusterDistance arasında belirli bir durum ve belirli bir küme N aşağıdaki gibi hesaplanır:

ClusterDistance(N) =1–(membershipWeight(N))

Ya da:

ClusterDistance(N) =1–ClusterProbability (N))

Tahmin ilişkili işlevler

Analysis Services Kümeleme modelleri sorgulamak için aşağıdaki ek işlevleri sağlar:

  • Use Küme (dmx) işlev büyük olasılıkla küme dönmek için.

  • Use ClusterProbability (dmx) işlev alma olasılığı, bir durum ait belirli bir küme.Bu değerin tersini küme uzaklık işlev görür.

  • Use PredictHistogram (dmx) Giriş durum var her olasılığını histogram dönmek için işlevmodelin kümeleri.

  • Use PredictCaseLikelihood (dmx) işlev 0-1 bir giriş nasıl olası durum gösterir ölçü var modeli tarafından öğrenilen göz için geri dönmek içinalgoritma.

Example1: Büyük olasılıkla Küme Küme uzaklık alma

Aşağıdaki örnek, durum büyük olasılıkla ait olduğu küme belirtilen talebinden uzaklığı döndürür.

SELECT
    ClusterDistance()
FROM
    [TM Clustering]
NATURAL PREDICTION JOIN
(SELECT 28 AS [Age],
    '2-5 Miles' AS [Commute Distance],
    'Graduate Degree' AS [Education],
    0 AS [Number Cars Owned],
    0 AS [Number Children At Home]) AS t

Örnek sonuçlar:

İfade

0.0477390930705145

Bu, hangi küme bulmak için yerine kullanabilirsiniz Cluster için ClusterDistance önceki bir örnek.

Örnek sonuçlar:

$KÜMESİ

Küme 6

Example2: Belirtilen küme uzaklık alma

Araştırma modelinde node ID'leri ve resim yazılarını düğüm kümeleri listesini döndürmek için araştırma modeli içerik şema satır kümesi aşağıdaki sözdizimini kullanır.Düğüm resim yazısı daha sonra küme tanıtıcısı bağımsız değişkeni olarak kullanabilirsiniz ClusterDistance işlev.

SELECT NODE_UNIQUE_NAME, NODE_CAPTION 
FROM <model>.CONTENT 
WHERE NODE_TYPE = 5

Örnek sonuçlar:

NODE_UNIQUE_NAME

NODE_CAPTION

001

Küme 1

002

Küme 2

Aşağıdaki sözdizimi örnekte belirtilen uzaklığı döndürür durum küme 2 etiketli kümeden.

SELECT
    ClusterDistance('Cluster 2')
AS [Cluster 2 Distance]
FROM [TM Clustering]
NATURAL PREDICTION JOIN
(SELECT 28 AS [Age],
    '2-5 Miles' AS [Commute Distance],
    'Graduate Degree' AS [Education],
    0 AS [Number Cars Owned],
    0 AS [Number Children At Home]) AS t

Örnek sonuçlar:

2 Küme uzaklık

0.97008209236394