Agrupamiento predictivo

La categoría de agrupación predictiva contiene herramientas para agrupar registros o campos en un número menor de grupos.

Agregar herramienta de clúster: La herramienta anexar clúster anexa las asignaciones de clúster de una herramienta de análisis de clúster de K-centroides a una secuencia de datos.

Encontrar la herramienta vecinos más cercanos: La herramienta encontrar vecinos más cercanos encuentra el número seleccionado de vecinos más cercanos en la secuencia de datos que corresponde a cada registro de la secuencia de consulta basándose en su distancia euclidiana.

Herramienta de análisis de clústeres K-centroides: La herramienta de análisis de clústeres K-centroides representa una clase de algoritmos para particionar el análisis de clústeres. Funciona tomando los registros en una base de datos y dividiéndolos en los mejores grupos de K basados en algunos criterios.

Herramienta de diagnóstico de K-centroides: La herramienta de diagnóstico de k-centroides hace una evaluación del número apropiado de racimos para especificar dados los datos y el algoritmo de agrupamiento seleccionado (k-means, k-medians, o gas neural).

MB Affinity Tool: La herramienta MB Affinity toma datos de transacciones y construye una matriz donde cada fila es una transacción y las columnas son el conjunto de elementos que podrían aparecer en la transacción.

MB inspeccionar herramienta: La herramienta MB inspeccionar, que es el segundo paso de un análisis de canasta de mercado, toma la salida de la herramienta de reglas MB y proporciona una lista y análisis de esas reglas que se pueden filtrar en varios criterios para reducir el número o las reglas devueltas o conjuntos de elementos a un MA número de nageable.

Herramienta de reglas MB: La herramienta MB rules, que es el primer paso de un análisis de canasta de mercado, toma datos de transacciones y crea un conjunto de reglas de asociación o conjuntos de elementos frecuentes. Se produce un informe de Resumen de los datos de la transacción y de las reglas o conjuntos de elementos, junto con un objeto Model que se puede investigar más a posteriori en una herramienta de inspección de MB.

Herramienta de escalado multidimensional: La herramienta de escalado multidimensional separa los datos univariantes basados en la varianza. La herramienta toma las disimilitudes, o distancias, entre los elementos descritos en los datos y genera un mapa entre los elementos.

Herramienta componentes principales: La herramienta componentes principales permite reducir las cotas (número de campos numéricos) de una base de datos transformando el conjunto de campos original en un conjunto más pequeño que representa la mayor parte de la varianza de los datos.