HANA R-K-Means (R K 平均)

HANA R-K-Means アルゴリズム用に設定できるプロパティです。

構文 このアルゴリズムを使用すれば、関係の予備知識がなくても、監視を関連する監視のグループにクラスタリングできます。このアルゴリズムでは、監視が k 個のグループにクラスタリングされます (k は入力パラメータとして指定します)。このアルゴリズムでは、クラスタの平均に対する監視の近接性に基づいて、各監視がクラスタに割り当てられます。クラスタが収束するまで処理は継続されます。
注記
  • 各クラスタのクラスタ数は、HANA R-K-Means (K 平均) アルゴリズムを実行するたびに変わる可能性があります。ただし、各クラスタ内の監視は同じになります。
  • HANA R-K-Means (R K 平均) アルゴリズムを使用したモデルの作成はサポートされていません。
HANA R-K-Means (R K 平均) のプロパティ
表 1: HANA R-K-Means (R K 平均) のプロパティ
プロパティ 説明
出力モード このアルゴリズムの出力を使用するモードを選択します。
機能 分析の実行で使用する入力列を選択します。
クラスタ数 クラスタリングのグループ数を入力します。デフォルト値は 5 です。
クラスタ名 新規作成されるクラスタ番号を含む列の名前を入力します。
最大反復数 クラスタの検出で許可される反復数を入力します。デフォルト値は 100 です。
初期クラスタセンタセット数 クラスタリングのランダム初期クラスタセンタセット数を入力します (nstart)。デフォルト値は 1 です。
初期クラスタセンタシード 取得されたデータからランダムに選択した初期クラスタセンタに値を入力します。
アルゴリズムタイプ HANA R-K-Means (K 平均) クラスタリングの実行に使用するアルゴリズムのタイプを選択します。