Agrupamiento predictivo
Anexa las asignaciones de clúster de una herramienta Análisis de clústeres en centroides k a un flujo de datos.
La herramienta Buscar los vecinos más cercanos busca el número seleccionado de vecinos más cercanos en el flujo de entrada D (datos).
Los centroides k representan una clase de algoritmos para hacer análisis de clúster de particionamiento.
Está diseñada para evaluar el número adecuado de clústeres a fin de especificar datos determinados.
La herramienta Afinidad de MB emplea datos de “transacciones” y construye una matriz.
Emplea la salida de reglas o conjuntos de elementos de la herramienta Reglas de MB y proporciona análisis de esas reglas.
Emplea como entrada reglas o conjuntos de elementos y proporciona un análisis de esas reglas.
Emplea datos de transacciones y, después de transformarlos, crea un conjunto de reglas de asociación.
La herramienta Componentes principales puede reducir las dimensiones (la cantidad de campos numéricos) en una base de datos.