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twostepAS properties

Proprietà twostepAS

Ultimo aggiornamento: 11 feb 2025
Proprietà twostepAS

Icona nodo Twostep-ASTwoStep Cluster è uno strumento di esplorazione progettato per rivelare raggruppamenti naturali (o cluster) all'interno di un dataset che altrimenti non sarebbe evidente. L'algoritmo utilizzato da questa procedura ha diverse caratteristiche desiderabili che lo differenziano dalle tecniche di clustering tradizionali, come la gestione di variabili categoriali e continue, la selezione automatica del numero di cluster e la scalabilità.

Tabella 1. proprietà twostepAS
twostepAS proprietà Valori Descrizione proprietà
inputs [f1 ... fN] I modelli TwoStepAS utilizzano un elenco di campi di input, ma nessun campo obiettivo. I campi peso e frequenza non vengono riconosciuti.
use_predefined_roles Booleano Valore predefinito =True
use_custom_field_assignments Booleano Valore predefinito =False
cluster_num_auto Booleano Valore predefinito =True
min_num_clusters intero Valore predefinito =2
max_num_clusters intero Valore predefinito =15
num_clusters intero Valore predefinito =5
clustering_criterion
AIC
BIC
  
automatic_clustering_method
use_clustering_criterion_setting
Distance_jump
Minimum
Maximum
  
feature_importance_method
use_clustering_criterion_setting
effect_size
  
use_random_seed Booleano  
random_seed intero  
distance_measure
Euclidean
Loglikelihood
  
include_outlier_clusters Booleano Valore predefinito =True
num_cases_in_feature_tree_leaf_is_less_than intero Valore predefinito =10
top_perc_outliers intero Valore predefinito =5
initial_dist_change_threshold intero Valore predefinito =0
leaf_node_maximum_branches intero Valore predefinito =8
non_leaf_node_maximum_branches intero Valore predefinito =8
max_tree_depth intero Valore predefinito =3
adjustment_weight_on_measurement_level intero Valore predefinito =6
memory_allocation_mb numero Valore predefinito =512
delayed_split Booleano Valore predefinito =True
fields_not_to_standardize [f1 ... fN]  
adaptive_feature_selection Booleano Valore predefinito =True
featureMisPercent intero Valore predefinito =70
coefRange numero Valore predefinito =0.05
percCasesSingleCategory intero Valore predefinito =95
numCases intero Valore predefinito =24
include_model_specifications Booleano Valore predefinito =True
include_record_summary Booleano Valore predefinito =True
include_field_transformations Booleano Valore predefinito =True
excluded_inputs Booleano Valore predefinito =True
evaluate_model_quality Booleano Valore predefinito =True
show_feature_importance bar chart Booleano Valore predefinito =True
show_feature_importance_ word_cloud Booleano Valore predefinito =True
show_outlier_clusters_interactive_table_and_chart Booleano Valore predefinito =True
show_outlier_clusters_pivot_table Booleano Valore predefinito=True
across_cluster_feature_importance Booleano Valore predefinito =True
across_cluster_profiles_pivot_table Booleano Valore predefinito =True
withinprofiles Booleano Valore predefinito =True
cluster_distances Booleano Valore predefinito =True
cluster_label
String
Number
  
label_prefix String  
evaluation_maxNum intero Il numero massimo di valori anomali da visualizzare nell'output. Se vi sono più di venti cluster con valori anomali, verrà visualizzata una tabella pivot.
across_cluster_profiles_table_and_chart Booleano Tabella e grafici dell'importanza della funzione e dei centri di cluster per ogni input (campo) utilizzato nella soluzione cluster. La selezione di diverse righe nella tabella consente di visualizzare un grafico differente. Per i campi categoriali viene visualizzato un grafico a barre. Per i campi continui, viene visualizzato un grafico delle deviazioni standard e medie.