ADPにより、各アルゴリズムに対してデータがどのように準備されるかを、次の表に示します。
表4-1 ADPとOracle Data Miningのアルゴリズム
アルゴリズム | マイニング機能 | ADPによる処理 |
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相関ルール |
ADPは相関ルールに対して効果がない。 |
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分類 |
ADPはディシジョン・ツリーに対して効果がない。データ準備はアルゴリズムによって処理される。 |
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クラスタリング |
外れ値に敏感な正規化によって、ガウス分布を使用してモデル化された単一列の(ネストしていない)数値列が正規化される。ADPは他の種類の列に対して効果がない。 |
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分類および回帰 |
外れ値に敏感な正規化によって量的属性が正規化される。 |
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クラスタリング |
外れ値に敏感な正規化によって量的属性が正規化される。 |
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属性評価 |
監視ありビニングによってすべての属性がビニングされる。 |
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分類 |
監視ありビニングによってすべての属性がビニングされる。 |
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特徴抽出 |
外れ値に敏感な正規化によって量的属性が正規化される。 |
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クラスタリング |
属性ごとのビン数を自動的に計算する特別な形式の等幅ビニングによって量的属性がビニングされる。すべてNULLまたは単一の値を持つ数値列は除外される。 |
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特徴抽出 |
外れ値に敏感な正規化によって量的属性が正規化される。 |
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分類、異常検出および回帰 |
外れ値に敏感な正規化によって量的属性が正規化される。 |
関連項目:
『Oracle Database PL/SQLパッケージおよびタイプ・リファレンス』のDBMS_DATA_MINING_TRANSFORM
の変換に関する説明
アルゴリズム固有のデータ準備の詳細は、『Oracle Data Mining概要』の第III部を参照してください。