Algoritmo Microsoft Clustering

Esempio

Si consideri un gruppo di persone con informazioni demografiche simili che acquistano prodotti analoghi dall'azienda Adventure Works. Tale gruppo di persone rappresenta un cluster di dati. Un database può contenere vari cluster di questo tipo. Se si osservano le colonne che costituiscono un cluster, è possibile individuare più chiaramente le relazioni reciproche esistenti tra i record di un set di dati.

Funzionamento dell'algoritmo

L'algoritmo Microsoft Clustering identifica innanzitutto le relazioni esistenti in un set di dati e genera una serie di cluster basati su tali relazioni. Un grafico a dispersione costituisce un metodo utile per rappresentare visivamente il modo in cui l'algoritmo raggruppa i dati, come illustrato nel diagramma seguente. Tale grafico rappresenta tutti i case del set di dati e ogni case corrisponde a un punto del grafico. I cluster corrispondono ai raggruppamenti dei punti nel grafico e illustrano le relazioni identificate dall'algoritmo.

Dopo aver definito i cluster, l'algoritmo calcola l'accuratezza con cui i cluster rappresentano i raggruppamenti dei punti e quindi tenta di ridefinire tali raggruppamenti per creare cluster in grado di rappresentare i dati con maggiore accuratezza. L'algoritmo esegue l'iterazione di questo processo fino a quando non è più possibile migliorare ulteriormente i risultati mediante la ridefinizione dei cluster.

È possibile personalizzare il funzionamento dell'algoritmo specificando una tecnica di clustering, limitando il numero massimo di cluster o modificando la quantità di supporto necessaria per creare un cluster. Per ulteriori informazioni, vedere Riferimento tecnico per l'algoritmo Microsoft Clustering.

Dati richiesti per i modelli di clustering

Quando si preparano i dati da utilizzare nel training di un modello di clustering, verificare che siano chiari i requisiti per l'algoritmo specifico, tra cui la quantità di dati necessari e la modalità di utilizzo dei dati.

I requisiti per un modello di clustering sono i seguenti:

• Una singola colonna key    Ogni modello deve contenere una colonna numerica o di testo che identifica in modo univoco ogni record. Le chiavi composte non sono consentite.

• Colonne di input   Ogni modello deve contenere almeno una colonna di input che contiene i valori utilizzati per compilare i cluster. È possibile includere tutte le colonne di input desiderate, ma a seconda del numero di valori in ciascuna colonna, l'aggiunta di colonne supplementari può implicare un aumento del tempo necessario per il training del modello.

• Colonna stimabile facoltativa   L'algoritmo non richiede una colonna stimabile per compilare il modello, ma è possibile aggiungere una colonna stimabile di qualsiasi tipo di dati. I valori della colonna stimabile possono essere considerati come input per il modello di clustering oppure è possibile specificare che devono essere utilizzati solo per la stima. Se ad esempio si desidera stimare il reddito dei clienti creando cluster in base a dati demografici come l'area o l'età, specificare il reddito come PredictOnly e aggiungere tutte le altre colonne, ad esempio area o età, come input.

Per informazioni più dettagliate sui tipi di contenuto e i tipi di dati supportati per i modelli di clustering, vedere la sezione Requisiti di Riferimento tecnico per l'algoritmo Microsoft Clustering.

Visualizzazione di un modello di clustering

Per esplorare il modello, è possibile utilizzare il Visualizzatore Microsoft Clustering. Quando si visualizza un modello di clustering, in Analysis Services i cluster vengono visualizzati in un diagramma che indica le relazioni tra essi, oltre a fornire un profilo dettagliato di ogni cluster, un elenco degli attributi che distinguono ogni cluster dagli altri e le caratteristiche dell'intero set di dati di training. Per ulteriori informazioni, vedere Visualizzazione di un modello di data mining con il Visualizzatore Microsoft Clustering.

Per maggiori dettagli, è possibile esplorare il modello in Microsoft Generic Content Tree Viewer. Il contenuto archiviato per il modello include la distribuzione per tutti i valori in ogni nodo, la probabilità di ogni cluster e altre informazioni. Per ulteriori informazioni, vedere Contenuto dei modelli di data mining per i modelli di clustering (Analysis Services - Data mining).

Creazione di stime

In seguito al training del modello, i risultati vengono archiviati come set di modelli, esplorabili o utilizzabili per eseguire stime.

È possibile creare query per restituire stime sulla probabilità che si ottenga il fit dei nuovi dati nei cluster individuati o per ottenere statistiche descrittive sui cluster.

Per informazioni sulla creazione di query in base a un modello di data mining, vedere Esecuzione di query sui modelli di data mining (Analysis Services - Data mining). Per alcuni esempi su come utilizzare le query con un modello di clustering, vedere Esecuzione di query su un modello di clustering (Analysis Services - Data mining).

Osservazioni

• Supporta l'utilizzo del linguaggio PMML (Predictive Model Markup Language) per la creazione di modelli di data mining.

• Supporta il drill-through.

• Supporta l'utilizzo di modelli di data mining OLAP e la creazione di dimensioni di data mining.

Vedere anche

Riferimento

Concetti