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Der Microsoft Sequence Cluster Viewer in Microsoft SQL Server Analysis Services zeigt Miningmodelle an, die mit dem Microsoft Sequence Clustering-Algorithmus erstellt werden. Der Microsoft Sequence Clustering-Algorithmus ist ein Sequenzanalysealgorithmus zum Untersuchen von Daten, die Ereignisse enthalten, die durch folgende Pfade oder Sequenzen verknüpft werden können. Weitere Informationen zu diesem Algorithmus finden Sie unter Microsoft Sequence Clustering Algorithm.
Hinweis
Verwenden Sie den Microsoft Generic Content Tree Viewer, um detaillierte Informationen zu den formeln anzuzeigen, die im Modell und den ermittelten Mustern verwendet wurden. Weitere Informationen finden Sie unter Durchsuchen eines Modells mithilfe der Microsoft Generic Content Tree Viewer oder microsoft Generic Content Tree Viewer (Data Mining).
Hinweis
Der Microsoft Sequence Cluster Viewer bietet Funktionen und Optionen, die dem Microsoft Cluster Viewer ähneln. Weitere Informationen finden Sie unter Durchsuchen eines Modells mithilfe des Microsoft Cluster Viewers.
Ansichts-Tabs
Wenn Sie ein Miningmodell in Analysis Services durchsuchen, wird das Modell auf der Registerkarte "Mining Model Viewer " von Data Mining Designer im entsprechenden Viewer für das Modell angezeigt. Der Microsoft Sequence Cluster Viewer bietet die folgenden Registerkarten zum Untersuchen von Sequenzclustering-Miningmodellen:
Clusterdiagramm
Auf der Registerkarte "Clusterdiagramm " des Microsoft Sequence Cluster Viewer werden alle Cluster angezeigt, die sich in einem Miningmodell befinden. Die Schattierung der Linie, die einen Cluster mit einem anderen verbindet, stellt die Stärke der Ähnlichkeit der Cluster dar. Wenn die Schattierung hell oder nicht vorhanden ist, sind die Cluster nicht sehr ähnlich. Wenn die Linie dunkler wird, wird die Ähnlichkeit der Verknüpfungen stärker. Sie können die Anzahl der Zeilen anpassen, die der Betrachter anzeigt, indem Sie den Schieberegler rechts neben den Clustern anpassen. Beim Verringern des Schiebereglers werden nur die stärksten Links angezeigt.
Standardmäßig stellt der Schatten die Population des Clusters dar. Mithilfe der Optionen "ShadingVariable " und "State " können Sie auswählen, welches Attribut und welcher Zustand das Schattierungspaar darstellt. Je dunkler die Schattierung ist, desto größer ist die Attributverteilung für einen bestimmten Zustand. Die Verteilung verringert sich, wenn die Schattierung heller wird.
Um einen Cluster umzubenennen, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den Knoten, und wählen Sie " Cluster umbenennen" aus. Der neue Name wird auf dem Server beibehalten.
Klicken Sie auf "Graph-Ansicht kopieren", um den sichtbaren Abschnitt des Diagramms in die Zwischenablage zu kopieren. Um das vollständige Diagramm zu kopieren, klicken Sie auf "Gesamtes Diagramm kopieren". Sie können das Diagramm auch vergrößern und verkleineren, indem Sie "Vergrößern " und "Verkleineren" verwenden, oder Sie können das Diagramm auf den Bildschirm anpassen, indem Sie " Diagramm skalieren" verwenden, um in das Fenster zu passen.
ClusterProfiles
Die Registerkarte "Clusterprofil " bietet eine Übersicht über die Cluster, die der Algorithmus in Ihrem Modell erstellt. Jede Spalte, die auf die Spalte " Population" im Raster folgt, stellt einen Cluster dar, den das Modell ermittelt hat. Die <Zeile "attribute.samples>" stellt unterschiedliche Datenabfolgen dar, die im Cluster vorhanden sind, und die <Attributzeile> beschreibt alle Elemente, die der Cluster enthält, und deren Gesamtverteilung.
Die Option Histogramme steuert die Anzahl der Balken, die im Histogramm sichtbar sind. Wenn mehr Balken vorhanden sind, als Sie anzeigen möchten, werden die Balken mit der höchsten Wichtigkeit beibehalten, und die verbleibenden Balken werden in einem grauen Bucket gruppiert.
Sie können die Standardnamen der Cluster ändern, um die Namen aussagekräftiger zu gestalten. Benennen Sie einen Cluster um, indem Sie mit der rechten Maustaste auf die Spaltenüberschrift klicken und "Cluster umbenennen" auswählen. Sie können Cluster ausblenden, indem Sie "Spalte ausblenden" auswählen, und Sie können spalten auch ziehen, um sie im Viewer neu anzuordnen.
Wenn Sie ein Fenster öffnen möchten, das eine größere, detailliertere Ansicht der Cluster bereitstellt, doppelklicken Sie entweder auf eine Zelle in der Spalte "Status " oder auf ein Histogramm im Viewer.
Clustermerkmale
Um die Registerkarte "Clustermerkmale " zu verwenden, wählen Sie einen Cluster aus der Clusterliste aus. Nachdem Sie einen Cluster ausgewählt haben, können Sie die Merkmale untersuchen, aus denen dieser bestimmte Cluster besteht. Die Attribute, die der Cluster enthält, werden in den Variablenspalten aufgelistet, und der Status des aufgelisteten Attributs wird in der Spalte "Werte " aufgeführt. Attributzustände werden in der Reihenfolge der Wichtigkeit aufgelistet, die durch die Wahrscheinlichkeit beschrieben wird, dass sie im Cluster angezeigt werden. Die Wahrscheinlichkeit wird in der Spalte "Wahrscheinlichkeit " angezeigt.
Clusterdiskriminierung
Mithilfe der Registerkarte " Clusterdiskriminierung " können Sie Attribute zwischen zwei Clustern vergleichen, um zu bestimmen, wie Elemente in einer Sequenz einen Cluster für einen anderen bevorzugen. Verwenden Sie die Listen "Cluster 1 " und " Cluster 2 ", um die zu vergleichenden Cluster auszuwählen. Der Viewer bestimmt die wichtigsten Unterschiede zwischen den Clustern und zeigt die Attributzustände an, die den Unterschieden in der Reihenfolge der Wichtigkeit zugeordnet sind. Ein Balken rechts neben dem Attribut zeigt, welcher Cluster den Status bevorzugt, und die Größe des Balkens zeigt, wie stark der Zustand den Cluster bevorzugt.
Clusterübergänge
Durch Auswählen eines Clusters auf der Registerkarte " Clusterübergänge " können Sie die Übergänge zwischen Sequenzzuständen im ausgewählten Cluster durchsuchen. Jeder Knoten im Viewer stellt einen Zustand der Sequenzspalte dar. Ein Pfeil stellt einen Übergang zwischen zwei Zuständen und der Wahrscheinlichkeit dar, die dem Übergang zugeordnet ist. Wenn ein Übergang wieder zum ursprünglichen Knoten zurückkehrt, kann ein Pfeil zurück auf den ursprünglichen Knoten zeigen.
Ein Pfeil, der von einem Punkt stammt, stellt die Wahrscheinlichkeit dar, dass der Knoten der Anfang einer Sequenz ist. Ein Endrand, der zu einer Null führt, stellt die Wahrscheinlichkeit dar, dass der Knoten das Ende der Sequenz ist.
Sie können den Rand der Knoten mithilfe des Schiebereglers links neben der Registerkarte filtern.
Siehe auch
Aufgaben des Miningmodell-Viewers und praktische Anleitungen
Aufgaben des Miningmodell-Viewers und praktische Anleitungen
Microsoft Sequence Clustering Algorithm
Data Mining Tools
Data Mining-Modellanzeigen
Durchsuchen eines Modells mithilfe des Microsoft Cluster Viewers