proprietà kmeansnode
Ultimo aggiornamento: 11 feb 2025
Il nodo Medie K raggruppa l'insieme di dati in gruppi distinti (o cluster). Il metodo definisce un numero fisso di cluster, esegue un'assegnazione iterativa dei record ai cluster e modifica i centri di cluster finché un'ulteriore ridefinizione non consente più un miglioramento del modello. Invece di tentare di prevedere un risultato, il nodo K-medie utilizza un processo denominato apprendimento non supervisionato per scoprire gli schemi nell'insieme di campi di input.
Esempio
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)
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Valori | Descrizione proprietà |
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[field1 ... fieldN] | I modelli Medie K eseguono l'analisi dei cluster su un insieme di campi di input ma non utilizzano un campo obiettivo. I campi peso e frequenza non sono utilizzati. Per ulteriori informazioni, consultare Proprietà comuni del nodo Modelli . |
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Specifica se la creazione del modello deve essere ottimizzata per la velocità o per la memoria. |
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