Onglet Discrimination de cluster (Visionneuse de modèle d'exploration de données)

Utilisez l’onglet Discrimination de cluster pour comparer deux clusters qui existent dans un modèle Sequence Clustering. Vous pouvez voir comment différentes combinaisons d'attributs et de valeurs sont représentées dans les clusters.

Pour plus d’informations : Algorithme de clustering Microsoft, parcourir un modèle à l’aide de la visionneuse de cluster Microsoft

Options

Actualiser le contenu de la visionneuse
Recharge le modèle d'exploration de données dans la visionneuse.

Modèle d'exploration de données
Choisissez un modèle d'exploration de données parmi ceux de la structure d'exploration de données active. Le modèle d'exploration de données s'ouvre dans sa visionneuse associée.

Observateur
Choisissez la visionneuse à utiliser pour explorer le modèle d'exploration de données sélectionné. Vous pouvez utiliser la visionneuse personnalisée pour les modèles de clustering ou la visionneuse de contenu d’exploration de données Microsoft. Vous pouvez également utiliser les visionneuses de plug-in, le cas échéant.

Cluster 1
Sélectionnez un cluster afin de le comparer à un autre cluster.

Cluster 2
Sélectionnez un deuxième cluster dans la liste de clusters du modèle d’exploration des données pour le comparer au Cluster 1. Vous pouvez également comparer un cluster à son complément, ce qui correspond à tous les cas du modèle à l'exception de ceux du cluster sélectionné.

Scores de discrimination pour <le cluster 1> et <le cluster 2>
Les colonnes dans le graphique fournissent des informations sur la façon dont chaque paire attribut-valeur se rapporte aux deux clusters sélectionnés.

Variables	Attribut du modèle d'exploration de données.
Valeurs	Valeur de l’attribut sélectionné dans Variables.
<Favorise le cluster 1>	Le graphique à barres à gauche représente la probabilité que la paire attribut-valeur sélectionnée soit représentative du cluster sélectionné dans Cluster 1. Vous pouvez positionner la souris sur la barre pour afficher la valeur, représentée en pourcentage. Notez que même si la valeur est égale à zéro, cela ne signifie pas que la valeur d’attribut est nécessairement manquante dans le cluster, mais que la distribution privilégie fortement un cluster par rapport à l’autre.
Favorise le <cluster 2>	Le graphique à barres à droite représente la probabilité que la paire attribut-valeur sélectionnée soit représentative du cluster sélectionné dans Cluster 2.

Voir aussi

Algorithmes d’exploration de données (Analysis Services - Exploration de données)
Visionneuses de modèles d’exploration de données (Concepteur de modèles d’exploration de données)
Visionneuses de modèle d’exploration de données