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O Visualizador de Cluster de Sequências da Microsoft no Microsoft SQL Server Analysis Services exibe modelos de mineração construídos com o algoritmo de Agrupamento de Sequências da Microsoft. O algoritmo de Agrupamento de Sequências da Microsoft é um algoritmo de análise de sequências usado para explorar dados que contêm eventos passíveis de conexão por caminhos ou sequências. Para obter mais informações sobre esse algoritmo, consulte o Algoritmo de Clustering de Sequência da Microsoft.
Observação
Para exibir informações detalhadas sobre as equações usadas no modelo e os padrões que foram descobertos, use o visualizador da Árvore de Conteúdo Genérica da Microsoft. Para obter mais informações, consulte Procurar um modelo usando o Visualizador de Árvore de Conteúdo Genérico da Microsoft ou o Visualizador de Árvore de Conteúdo Genérico da Microsoft (Mineração de Dados).
Observação
O Visualizador de Cluster de Sequência da Microsoft fornece funcionalidades e opções semelhantes ao Visualizador de Cluster da Microsoft. Para obter mais informações, consulte Procurar um modelo usando o Visualizador de Cluster da Microsoft.
Abas do Visualizador
Quando você navega em um modelo de mineração no Analysis Services, o modelo é exibido na guia Visualizador de Modelos de Mineração do Designer de Mineração de Dados no visualizador apropriado para o modelo. O Visualizador de Cluster de Sequência da Microsoft fornece as seguintes guias para uso na exploração de modelos de mineração de clusterização de sequência:
Diagrama de agrupamento
A guia Diagrama de Cluster do Visualizador de Cluster de Sequência da Microsoft exibe todos os clusters que estão em um modelo de mineração. O sombreamento da linha que conecta um cluster a outro representa a força da similaridade dos clusters. Se o sombreamento for claro ou inexistente, os clusters não serão muito semelhantes. À medida que a linha fica mais escura, a similaridade dos vínculos se torna mais forte. Você pode ajustar quantas linhas o visualizador mostra ajustando o controle deslizante à direita dos clusters. A redução do controle deslizante mostra apenas os links mais fortes.
Por padrão, a sombra representa a população do cluster. Usando as opções ShadingVariable e State , você pode selecionar qual atributo e estado o sombreamento representa. Quanto mais escuro for o sombreamento, maior será a distribuição do atributo para um estado específico. A distribuição diminui à medida que o sombreamento fica mais leve.
Para renomear um cluster, clique com o botão direito do mouse em seu nó e selecione Renomear Cluster. O novo nome é mantido no servidor.
Para copiar a seção visível do diagrama para a Área de Transferência, clique em Copiar Exibição Gráfica. Para copiar o diagrama completo, clique em Copiar Grafo Inteiro. Você também pode ampliar e reduzir usando Zoom In e Zoom Out, ou pode ajustar o diagrama à tela usando o Diagrama de Escala para Ajustar na Janela.
Perfis de cluster
A guia Perfil de Cluster fornece uma exibição geral dos clusters que o algoritmo em seu modelo cria. Cada coluna que segue a coluna População na grade representa um cluster que o modelo descobriu. A <linha attribute.samples> representa diferentes sequências de dados que existem no cluster, e a <linha attribute> descreve todos os itens que o cluster contém e sua distribuição geral.
A opção Barras de Histograma controla o número de barras visíveis no histograma. Se houver mais barras do que você escolhe exibir, as barras de maior importância serão mantidas e as barras restantes serão agrupadas em um bucket cinza.
Você pode alterar os nomes padrão dos clusters para tornar os nomes mais descritivos. Renomeie um cluster clicando com o botão direito do mouse em seu título de coluna e selecionando Renomear cluster. Você pode ocultar clusters selecionando Ocultar coluna e também pode arrastar colunas para reordená-los no visualizador.
Para abrir uma janela que fornece uma exibição maior e mais detalhada dos clusters, clique duas vezes em uma célula na coluna Estados ou em um histograma no visualizador.
Características do cluster
Para usar a guia Características do Cluster , selecione um cluster na lista cluster . Depois de selecionar um cluster, você pode examinar as características que compõem esse cluster específico. Os atributos que o cluster contém são listados nas colunas Variáveis e o estado do atributo listado é listado na coluna Valores . Os estados de atributo são listados em ordem de importância, descritos pela probabilidade de que eles apareçam no cluster. A probabilidade é mostrada na coluna Probabilidade .
Discriminação de cluster
Você pode usar a guia Discriminação de Cluster para comparar atributos entre dois clusters, para determinar como os itens em uma sequência favorecem um cluster em vez de outro. Use as listas Cluster 1 e Cluster 2 para selecionar os clusters que deseja comparar. O visualizador determina as diferenças mais importantes entre os clusters e exibe os estados de atributo associados às diferenças, em ordem de importância. Uma barra à direita do atributo mostra qual cluster o estado favorece e o tamanho da barra mostra o quão fortemente o estado favorece o cluster.
Transições de cluster
Selecionando um cluster na guia Transições de Cluster , você pode navegar pelas transições entre estados de sequência no cluster selecionado. Cada nó do visualizador representa um estado na coluna de sequência. Uma seta representa uma transição entre dois estados e a probabilidade associada à transição. Se uma transição retornar para o nó de origem, uma seta poderá apontar de volta para o nó de origem.
Uma seta que se origina de um ponto representa a probabilidade de que o nó seja o início de uma sequência. Uma borda final que leva a um nulo representa a probabilidade de que o nó seja o final da sequência.
Você pode filtrar a borda dos nós usando o controle deslizante à esquerda da guia.
Consulte Também
Tarefas e instruções do Visualizador de Modelos de Mineração
Tarefas e instruções do Visualizador de Modelos de Mineração
Algoritmo de Clustering de Sequência da Microsoft
Ferramentas de Mineração de Dados
Visualizadores do modelo de Mineração de dados
Procurar um modelo usando o Visualizador de Cluster da Microsoft