CLUSTER_SET

構文

cluster_set::=

図cluster_set.gifの説明

分析の構文

cluster_set_analytic::=

図cluster_set_analytic.gifの説明

mining_attribute_clause::=

図mining_attribute_clause.gifの説明

mining_analytic_clause::=

図mining_analytic_clause.gifの説明

関連項目:

mining_analytic_clauseの構文、セマンティクスおよび制限事項の詳細は、「分析ファンクション」を参照してください。

用途

CLUSTER_SETは、選択内に含まれる各行のクラスタIDと確率の組で構成されるセットを返します。戻り値は、フィールド名がCLUSTER_IDおよびPROBABILITYのオブジェクトのVARRAYです。クラスタIDはOracle NUMBERで、確率はBINARY_DOUBLEです。

topNおよびcutoff

topNとcutoffを指定すると、このファンクションから返されるクラスタの数を制限できます。デフォルトでは、topNおよびcutoffがnullであり、すべてのクラスタが戻されます。

topNは、最も可能性の高いN個のクラスタになります。N番目の確率を持つクラスタが複数ある場合でも、ファンクションが選択するのはそのうち1つのみです。
cutoffは、確率しきい値です。cutoff以上の確率を持つクラスタのみが返されます。cutoffのみでフィルタ処理するには、topNにNULLを指定します。

cutoff以上の最も高確率のクラスタを最大N個まで返すには、topNとcutoffの両方を指定します。

構文の選択

CLUSTER_SETは、2つの方法のどちらかでデータにスコアを付けます。1つの方法では、データにマイニング・モデル・オブジェクトを適用します。もう1つの方法では、1つ以上の一時マイニング・モデルを作成して適用する分析句を実行して動的にデータをマイニングします。構文または分析構文を選択します。

構文 — 事前に定義されたモデルでデータにスコアを付ける場合は、最初の構文を使用します。クラスタリング・モデルの名前を指定します。
分析構文 — 事前定義されたモデルなしで、データにスコアを付ける場合は、分析構文を使用します。INTO n (nは、計算するクラスタの数)と、mining_analytic_clause (複数のモデル構築のためにデータをパーティション化する必要がある場合に指定します)を含めます。mining_analytic_clauseは、query_partition_clauseと、order_by_clauseをサポートします。("analytic_clause::="を参照。)

mining_attribute_clause

mining_attribute_clauseは、スコアの予測子として使用する列の属性を特定します。このファンクションが分析構文で起動された場合は、これらの予測子が一時モデルの構築にも使用されます。mining_attribute_clauseは、PREDICTIONファンクションと同様に動作します。("mining_attribute_clause::="を参照。)

関連項目:

スコアリングの詳細は、Oracle Data Miningユーザーズ・ガイドを参照してください。
クラスタリングの詳細は、『Oracle Data Mining概要』を参照してください。

例について:

次に示す例は、Data Miningのサンプル・プログラムからの抜粋です。サンプル・プログラムの詳細は、Oracle Data Miningユーザーズ・ガイドの「付録A」を参照してください。

例

この例では、顧客ID 100955のクラスタ割当てに対して、最大の影響が(20%以上の確率で)ある属性が一覧表示されます。この問合せは、CLUSTER_DETAILSファンクションとCLUSTER_SETファンクションを起動します。これにより、クラスタリング・モデルem_sh_clus_sampleを適用します。

SELECT S.cluster_id, probability prob,
       CLUSTER_DETAILS(em_sh_clus_sample, S.cluster_id, 5 USING T.*) det
FROM
  (SELECT v.*, CLUSTER_SET(em_sh_clus_sample, NULL, 0.2 USING *) pset
    FROM mining_data_apply_v v
   WHERE cust_id = 100955) T,
  TABLE(T.pset) S
ORDER BY 2 DESC;  
 
CLUSTER_ID  PROB DET
---------- ----- ------------------------------------------------------------------------------
        14 .6761 <Details algorithm="Expectation Maximization" cluster="14">
                 <Attribute name="AGE" actualValue="51" weight=".676" rank="1"/>
                 <Attribute name="HOME_THEATER_PACKAGE" actualValue="1" weight=".557" rank="2"/>
                 <Attribute name="FLAT_PANEL_MONITOR" actualValue="0" weight=".412" rank="3"/>
                 <Attribute name="Y_BOX_GAMES" actualValue="0" weight=".171" rank="4"/>
                 <Attribute name="BOOKKEEPING_APPLICATION" actualValue="1" weight="-.003"rank="5"/>
                 </Details>
 
         3 .3227 <Details algorithm="Expectation Maximization" cluster="3">
                 <Attribute name="YRS_RESIDENCE" actualValue="3" weight=".323" rank="1"/>
                 <Attribute name="BULK_PACK_DISKETTES" actualValue="1" weight=".265" rank="2"/>
                 <Attribute name="EDUCATION" actualValue="HS-grad" weight=".172" rank="3"/>
                 <Attribute name="AFFINITY_CARD" actualValue="0" weight=".125" rank="4"/>
                 <Attribute name="OCCUPATION" actualValue="Crafts" weight=".055" rank="5"/>
                 </Details>