Обнаружение аномалий HANA

Свойства, которые можно настроить для алгоритма обнаружения аномалий HANA.

Синтаксис Используйте этот алгоритм для обнаружения в данных зависимостей, которые не отвечают ожидаемому поведению.
Примечание Создание моделей на основе алгоритма обнаружения аномалий HANA не поддерживается.
Свойства обнаружения аномалий HANA
Таблица 1: Свойства алгоритма
Свойство Описание
Режим вывода Выберите режим, в котором требуется использовать выходные данные этого алгоритма.
Независимые столбцы Выберите исходные столбцы ввода.
Отсутствующие значения Выберите способ обработки отсутствующих значений.
Возможные значения:
  • Игнорировать: алгоритм пропускает записи независимого или зависимого столбца, содержащие отсутствующие значения.
  • Сохранять: при вычислении алгоритма сохраняются записи, содержащие отсутствующие значения.
Процент аномалий Введите процентное значение, определяющее, какая часть исходных данных будет считаться аномалиями. Значение по умолчанию – 10.
Способ обнаружения аномалий Выберите способ обнаружения аномалий.
  • По расстоянию от центра
  • По сумме расстояний от всех центров
Максимальное число итераций Введите допустимое число итераций при поиске кластеров. Значение по умолчанию – 100.
Метод вычисления центра Выберите метод вычисления начальных центров кластера.
Тип нормализации Выберите тип нормализации.
Число кластеров Введите число групп для кластеризации.
Число потоков Введите число потоков, которые алгоритм будет использовать при выполнении. Значение по умолчанию – 1.
Порог выхода Введите пороговое значение для выхода из итераций. Значение по умолчанию – 0,0001.
Показатель расстояния Введите показатель для расчета расстояния между записями и центрами кластеров.
Имя столбца прогноза Введите имя нового столбца, который содержит прогнозные значения.