CLUSTER_DISTANCE

構文

cluster_distance::=

図cluster_distance.epsの説明

分析構文

cluster_distance_analytic::=

図cluster_distance_analytic.epsの説明

mining_attribute_clause::=

図mining_attribute_clause.epsの説明

mining_analytic_clause::=

図mining_analytic_clause.eps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。

目的

CLUSTER_DISTANCEは、選択内に含まれる各行のクラスタ距離を返します。クラスタ距離は、最も高確率のクラスタまたは指定されたcluster_idの行と重心との間の距離です。この距離は、BINARY_DOUBLEとして返されます。

構文の選択

CLUSTER_DISTANCE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つ目の方法では、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・モデルを作成してから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。)

CLUSTER_DISTANCEファンクションの構文では、パーティション化されたモデルをスコアリングするときに、オプションのGROUPINGヒントを使用できます。「GROUPINGヒント」を参照してください。

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。分析構文でファンクションが起動されると、このデータは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。

ノート:

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、最近接のクラスタの重心からの距離で測定される、最も特異な10行の行を検出します。

SELECT cust_id
  FROM (
    SELECT cust_id,
           rank() over
             (order by CLUSTER_DISTANCE(km_sh_clus_sample USING *) desc) rnk
      FROM mining_data_apply_v)
  WHERE rnk <= 11
  ORDER BY rnk;
 
   CUST_ID
----------
    100579
    100050
    100329
    100962
    101251
    100179
    100382
    100713
    100629
    100787
    101478