Registerkarte "Clusterunterscheidung" (Miningmodell-Viewer)

Verwenden Sie die Registerkarte Clusterunterscheidung, um zwei in einem Clusteringmodell vorhandene Cluster zu vergleichen. Sie können sehen, wie unterschiedliche Kombinationen von Attributen und Werten innerhalb der Cluster dargestellt werden.

Weitere Informationen: Microsoft Clustering-Algorithmus, Durchsuchen eines Modells mit dem Microsoft Cluster-Viewer

Optionen

• Viewerinhalt aktualisieren
  Lädt das Miningmodell im Viewer neu.

• Miningmodell
  Wählen Sie ein Miningmodell aus der aktuellen Miningstruktur aus. Das Miningmodell wird im dazugehörigen Viewer geöffnet.

• Viewer
  Wählen Sie den Viewer aus, der zum Durchsuchen des ausgewählten Miningmodells verwendet werden soll. Sie können den benutzerdefinierten Viewer für Clusteringmodelle oder den Microsoft-Viewer für Mininginhalte verwenden. Sie können auch Plug-In-Viewer verwenden, falls diese verfügbar sind.

• Cluster 1
  Wählen Sie einen Cluster aus, damit Sie ihn mit einem anderen Cluster vergleichen können.

• Cluster 2
  Wählen Sie einen zweiten Cluster in der Clusterliste im Miningmodell aus, der mit Cluster 1 verglichen werden soll. Sie können auch einen Cluster mit seinem Komplement vergleichen, d. h. mit allen Fällen im Modell mit Ausnahme der Fälle im ausgewählten Cluster.

• Unterscheidungsergebnisse für <Cluster 1> und <Cluster 2>
  Die Spalten im Diagramm enthalten Informationen über die Beziehungen zwischen den einzelnen Attribut/Wert-Paaren und den beiden ausgewählten Clustern.

  Variablen	Ein Attribut im Miningmodell.
  Werte	Ein Wert des in Variablen ausgewählten Attributs.
  Begünstigt <Cluster 1>	Das Balkendiagramm auf der linken Seite stellt die Wahrscheinlichkeit dar, dass das ausgewählte Attribut/Wert-Paar für den in Cluster 1 ausgewählten Cluster repräsentativ ist. Sie können mit der Maus auf den Balken zeigen, um einen als Prozentsatz dargestellten Wert anzuzeigen. Beachten Sie, dass ein Wert von 0 (null) nicht unbedingt bedeutet, dass das Attribut/Wert-Paar im Cluster fehlt, dies bedeutet nur, dass die Verteilung einen Cluster gegenüber dem anderen stark begünstigt.
  Begünstigt <Cluster 2>	Das Balkendiagramm auf der rechten Seite stellt die Wahrscheinlichkeit dar, dass das ausgewählte Attribut/Wert-Paar für den in Cluster 2 ausgewählten Cluster repräsentativ ist.

Siehe auch

Verweis

Miningmodell-Viewer (Modell-Designer für Data Mining)

Konzepte

Data Mining-Algorithmen (Analysis Services - Data Mining)

Data Mining-Modell-Viewer