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kmeansnode プロパティー
最終更新: 2024年10月04日
K-Means ノードで、データ・セットが異なるグループ (つまりクラスター) へ、クラスタリングされます。 この方法で、固定数のクラスターを定義し、クラスターにレコードを繰り返し割り当てて、これ以上調整してもモデルが改善されなくなるまで、クラスターの中心を調整します。 K-means では、結果を予測するのではなく、入力フィールドのセット内のパターンを明らかにするために、「教師なし学習」として知られるプロセスが使用されます。
例
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)kmeansnodeプロパティー |
値 | プロパティーの説明 |
|---|---|---|
inputs |
[field1 ... fieldN] | K-means モデルは入力フィールドのセットでクラスター分析を行いますが、対象フィールドは使用しません。 重みフィールドおよび度数フィールドは使用しません。 詳しくは、 モデル作成ノードの共通プロパティー を参照してください。 |
num_clusters |
数値 | |
gen_distance |
フラグ | |
cluster_label |
String Number |
|
label_prefix |
string | |
mode |
Simple Expert |
|
stop_on |
Default Custom |
|
max_iterations |
数値 | |
tolerance |
数値 | |
encoding_value |
数値 | |
optimize |
Speed Memory |
モデル作成を速度のために最適化するか、メモリーのために最適化するかを指定します。 |