HANA R de valor médio K

As propriedades que podem ser configuradas no algoritmo HANA R de valor médio K.

Sintaxe Use este algoritmo para formar grupos de observações relacionadas sem qualquer conhecimento anterior das relações. O algoritmo agrupa observações em grupos k, em que k é fornecido como parâmetro de entrada. O algoritmo atribui cada observação a clusters com base na proximidade da observação com o valor médio do cluster. O processo continua até ocorrer a convergência dos clusters.
Nota
  • Você poderá obter um número diferente de clusters para cada cluster toda vez que executar o algoritmo HANA R de valor médio K. No entanto, as observações em cada cluster permanecem iguais.
  • A criação de modelos usando o algoritmo HANA R de valor médio K não é suportada.
Propriedades do HANA R de valor médio K
Tabela 1: Propriedades do HANA R de valor médio K
Propriedade Descrição
Modo de saída Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste algoritmo
Recursos Selecione as colunas de entrada com as quais você deseja executar a análise.
Número de clusters Insira o número de grupos para clustering. O valor predeterminado é 5.
Nome do cluster Insira um nome para a coluna recém-criada que contenha os números do cluster.
Iterações máximas Insira o número de iterações permitido para localização de clusters. O valor predeterminado é 100.
Número de conjuntos iniciais de centro de cluster Insira o número de conjuntos iniciais aleatórios do centro de cluster para clustering (n inicial). O valor predeterminado é 1.
Seed do centro de cluster inicial Insira um valor para selecionar aleatoriamente os centros de cluster iniciais pelos dados adquiridos.
Tipo de algoritmo Selecione o tipo de algoritmo a ser usado para execução de clustering do HANA R de valores médios K.