CLUSTER_DISTANCE
構文
cluster_distance::=
分析構文
cluster_distance_analytic::=
mining_attribute_clause::=
mining_analytic_clause::=
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。
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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。
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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。
INTOn(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:
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スコアリングの詳細は、Oracle Machine Learning for SQLユーザーズ・ガイドを参照してください。
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クラスタリングの詳細は、Oracle Machine Learning for SQL概要を参照してください。
ノート:
次の例は、『Oracle Machine Learning for SQL』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 Machine Learning for SQL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