Propiedades que se pueden configurar para el algoritmo Detección de anomalías de HANA.
| Propiedad | Descripción |
|---|---|
| Modo de salida | Seleccione el modo en el que desea usar la salida de este algoritmo. |
| Columnas independientes | Seleccione las columnas de origen de entrada. |
| Valores faltantes | Seleccione el método para manejar los valores perdidos. Valores posibles:
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| Porcentaje de anomalías | Introduzca el porcentaje del valor que indica la proporción de anomalías que hay en los datos de origen. El valor predeterminado es 10. |
| Método de detección de anomalías | Seleccione el método de detección de anomalías.
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| Repeticiones máximas | Introduzca el número de repeticiones permitidas para buscar clústeres. El valor predeterminado es 100. |
| Método de cálculo central | Seleccione el método para calcular los centros del clúster inicial. |
| Tipo de normalización | Seleccione el tipo de normalización. |
| Número de clústeres | Introduzca el número de grupos para la agrupación en clúster. |
| Número de subprocesos | Escriba el número de subprocesos que debe usar el algoritmo durante la ejecución. El valor predeterminado es 1. |
| Umbral de salida | Introduzca el valor de umbral para salir de las repeticiones. El valor predeterminado es 0,0001. |
| Medición de distancia | Introduzca el medidor para calcular la distancia entre el elemento y el centro del clúster. |
| Nombre de columna prevista | Introduzca un nombre para la nueva columna que contiene los valores previstos. |