Scheda Analisi discriminante tra cluster di Sequence Clustering (Visualizzatore modello di data mining)
La scheda Analisi discriminante tra cluster in Visualizzatore Microsoft Sequence Clustering consente di confrontare i cluster selezionati in un modello Sequence Clustering.
Utilizzare questa vista di un modello Sequence Clustering per confrontare due cluster e vedere quali stati e transizioni sono diversi.
Per ulteriori informazioni, vedere Algoritmo Microsoft Sequence Clustering e Visualizzare un modello utilizzando il Visualizzatore Microsoft Sequence Clustering
Opzioni
Aggiorna contenuto visualizzatore
Consente di ricaricare il modello di data mining nel visualizzatore.Modello di data mining
Fare clic su un modello di data mining da visualizzare contenuto nella struttura di data mining corrente. Il modello di data mining verrà aperto nel visualizzatore associato.Visualizzatore
Consente di scegliere un visualizzatore da utilizzare per l'esplorazione del modello di data mining selezionato. È possibile utilizzare il visualizzatore personalizzato o Microsoft Generic Content Tree Viewer. Se disponibili, è anche possibile utilizzare i visualizzatori plug-in.Cluster 1
Consente di selezionare un cluster tra quelli presenti nel modello.Cluster 2
Consente di selezionare un secondo cluster nel modello di data mining per il confronto con Cluster 1.Se non si seleziona un altro cluster, per impostazione predefinita il cluster selezionato viene confrontato con il complemento, ovvero tutti i case nel modello che non sono presenti in Cluster 1.
Punteggi dell'analisi discriminante per <cluster 1> e <cluster 2>
In questo grafico è disponibile il confronto dettagliato tra i cluster selezionati. In generale, un modello di clustering consente raramente di assegnare stati o valori esclusivamente a un singolo cluster. Pertanto, il visualizzatore indica solo che un attributo o uno stato particolare predilige un determinato cluster.In generale, in un determinato cluster potrebbero essere contenuti più stati, ad esempio uno stato comune potrebbe essere l'acquisto in sequenza di una bottiglia di acqua e di un relativo contenitore. Tuttavia, la sequenza potrebbe essere presente in altri cluster che dispongono di caratteristiche di definizione più importanti. Ad esempio, un altro cluster potrebbe essere caratterizzato da tempi di transazione molto brevi e un'analisi rivelerebbe che gli elementi [Water Bottle e Water] sono posizionati in modo da essere raggruppati generalmente in questo cluster, ma non sempre.
Valore
Descrizione
Variabili
Un attributo nel modello di data mining.
Valori
Uno stato dell'attributo contenuto nell'elenco Variabili.
Predilige <cluster 1>
È contenuta una barra ombreggiata che indica il livello di predilizione dell'attributo e dello stato elencati in Variabili e Valore per il cluster selezionato in Cluster 1.
Vedere anche
Riferimento
Visualizzatori modello di data mining (Progettazione modelli di data mining)