Автоматическая кластеризация

Свойства, которые можно настроить для алгоритма автоматической кластеризации во всех сценариях (HANA и не-HANA).

Что такое автоматическая кластеризация?

Алгоритм автоматической кластеризации определяет сегменты данных в соответствии с целевой переменной. Это выполняется с помощью автоматического выбора алгоритма кластеризации и ключевых входных переменных для создания наилучшей модели.

Тем не менее, алгоритмы автоматической кластеризации можно обучить без целевой переменной. Если предоставлена одна переменная, она используется внутри для проверки производительности кластеризации и автоматической точной настройки модели.

Примечание Результаты анализа с использованием алгоритма автоматической кластеризации можно просмотреть в формате диаграммы. Также можно просмотреть сводное представление результатов анализа.
Синтаксис Автоматическая кластеризация – это полуобучаемый или целевой алгоритм кластеризации, созданный и оптимизированный для выявления сегментов, которые связаны с определенным бизнес-вопросом. Этот алгоритм раскрывает естественные сегменты или общие линии поведения в наборе данных и предоставляет описание для каждого из сегментов.
Примечание При использовании алгоритма автоматической кластеризации рекомендуется отсечь значения до импорта набора данных. Опцию Отсечение значений можно найти в разделе Дополнительные опции в диалоговом окне "Новый набор данных".

Дополнительную информацию по функциям интерактивных автоматических алгоритмов см. в Справочном руководстве по библиотеке SAP Automated Predictive Library (APL) по адресу http://help.sap.com/pa

Свойства автоматической кластеризации HANA
Таблица 1: Свойства алгоритма
Свойство Описание
Функции Выберите столбцы ввода, для которых будет выполняться анализ.
Целевая переменная Выберите дополнительный целевой столбец, для которого будет выполняться анализ.
Минимальное число кластеров Введите минимальное число кластеров, которое следует использовать для кластеризации.
Максимальное число кластеров Введите максимальное число кластеров, которое следует использовать для кластеризации.
Имя столбца прогноза Введите имя создаваемого столбца, который содержит прогнозные значения.