データ・マイニングのサンプル・プログラムについて

データ・マイニングのサンプル・プログラムから、Oracle Data Miningアプリケーション・プログラミング・インタフェース(API)について多くを学ぶことができます。これらのプログラムは、データの準備、アルゴリズムの選択、アルゴリズムのチューニング、テストおよびスコアリングを行うための一般的な方法を示しています。

プログラムは簡単に使用できます。プログラムには、コードの理解に役立つインライン・コメントが多数含まれています。プログラムの終了時にはすべての一時オブジェクトが削除されますので、セットアップやクリーンアップなしでプログラムを繰り返し実行できます。

データ・マイニングのサンプル・プログラムは、Oracle Database Examplesを使用して、Oracleホームのデモ・ディレクトリにインストールされます。デモ・ディレクトリには、Oracle Databaseの様々な機能を示すサンプル・プログラムが含まれています。データ・マイニングのファイルは、dm*.sqlのディレクトリ・リスティングを実行することで検出できます。こうしたディレクトリ・リスティングのLinuxシステムでの例を次に示します。

なお、次の例で示されているディレクトリ・リスティングには、dmhpdemo.sqlというファイルが含まれていますが、これはデータ・マイニングのプログラムではありません。

例A-1 データ・マイニングのサンプル・プログラムのディレクトリ・リスティング

> cd $ORACLE_HOME/rdbms/demo
> ls dm*.sql
dmaidemo.sql      dmkmdemo.sql    dmsvddemo.sql              
dmardemo.sql      dmnbdemo.sql    dmsvodem.sql    
dmdtdemo.sql      dmnmdemo.sql    dmsvrdem.sql               
dmdtxvlddemo.sql  dmocdemo.sql    dmtxtnmf.sql                      
dmemdemo.sql      dmsh.sql        dmtxtsvm.sql
dmglcdem.sql      dmshgrants.sql                          
dmglrdem.sql      dmstardemo.sql                          
dmhpdemo.sql      dmsvcdem.sql

データ・マイニングのサンプル・プログラムは、ユーザー・スキーマ内のマイニング・モデルのセットを作成します。プログラムの実行後、次の例に示すような問合せを使用してモデルをリストできます。

例A-2サンプル・プログラムで作成されたモデル

SELECT mining_function, algorithm, model_name FROM user_mining_models
    ORDER BY mining_function;
 
MINING_FUNCTION                ALGORITHM                      MODEL_NAME
------------------------------ ------------------------------ -------------------
ASSOCIATION_RULES              APRIORI_ASSOCIATION_RULES      AR_SH_SAMPLE
CLASSIFICATION                 GENERALIZED_LINEAR_MODEL       GLMC_SH_CLAS_SAMPLE
CLASSIFICATION                 SUPPORT_VECTOR_MACHINES        T_SVM_CLAS_SAMPLE
CLASSIFICATION                 SUPPORT_VECTOR_MACHINES        SVMC_SH_CLAS_SAMPLE
CLASSIFICATION                 SUPPORT_VECTOR_MACHINES        SVMO_SH_CLAS_SAMPLE
CLASSIFICATION                 NAIVE_BAYES                    NB_SH_CLAS_SAMPLE
CLASSIFICATION                 DECISION_TREE                  DT_SH_CLAS_SAMPLE
CLUSTERING                     EXPECTATION_MAXIMIZATION       EM_SH_CLUS_SAMPLE
CLUSTERING                     O_CLUSTER                      OC_SH_CLUS_SAMPLE
CLUSTERING                     KMEANS                         KM_SH_CLUS_SAMPLE
CLUSTERING                     KMEANS                         DM_STAR_CLUSTER
FEATURE_EXTRACTION             SINGULAR_VALUE_DECOMP          SVD_SH_SAMPLE
FEATURE_EXTRACTION             NONNEGATIVE_MATRIX_FACTOR      NMF_SH_SAMPLE
FEATURE_EXTRACTION             NONNEGATIVE_MATRIX_FACTOR      T_NMF_SAMPLE
REGRESSION                     SUPPORT_VECTOR_MACHINES        SVMR_SH_REGR_SAMPLE
REGRESSION                     GENERALIZED_LINEAR_MODEL       GLMR_SH_REGR_SAMPLE