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propiedades de kmeansnode
Última actualización: 07 oct 2024
El nodo K-medias agrupa conjuntos de datos en grupos distintos (o clústeres). El método define un número fijo de clústeres, de forma iterativa asigna registros a los clústeres y ajusta los centros de los clústeres hasta que no se pueda mejorar el modelo. En lugar de intentar predecir un resultado, los modelos de k-medias utilizan un proceso conocido como aprendizaje no supervisado para revelar los patrones del conjunto de campos de entrada.
Ejemplo
node = stream.create("kmeans", "My node")
# "Fields" tab
node.setPropertyValue("custom_fields", True)
node.setPropertyValue("inputs", ["Cholesterol", "BP", "Drug", "Na", "K", "Age"])
# "Model" tab
node.setPropertyValue("use_model_name", True)
node.setPropertyValue("model_name", "Kmeans_allinputs")
node.setPropertyValue("num_clusters", 9)
node.setPropertyValue("gen_distance", True)
node.setPropertyValue("cluster_label", "Number")
node.setPropertyValue("label_prefix", "Kmeans_")
node.setPropertyValue("optimize", "Speed")
# "Expert" tab
node.setPropertyValue("mode", "Expert")
node.setPropertyValue("stop_on", "Custom")
node.setPropertyValue("max_iterations", 10)
node.setPropertyValue("tolerance", 3.0)
node.setPropertyValue("encoding_value", 0.3)Propiedades de kmeansnode |
Valores | Descripción de la propiedad |
|---|---|---|
inputs |
[field1 ... fieldN] | Los modelos de K-Medias realizan un análisis de clústeres en un conjunto de campos de entrada pero no utilizan ningún campo objetivo. Los campos de ponderación y frecuencia no se usan. Consulte Propiedades comunes del nodo de modelado para obtener más información. |
num_clusters |
número | |
gen_distance |
distintivo | |
cluster_label |
String Number |
|
label_prefix |
serie | |
mode |
Simple Expert |
|
stop_on |
Default Custom |
|
max_iterations |
número | |
tolerance |
número | |
encoding_value |
número | |
optimize |
Speed Memory |
Especifica si la creación de modelos debe optimizarse para la velocidad o para la memoria. |