kmeansasnodeプロパティ

K-Means-AS ノード・アイコンK-Means は、最も一般的に使用されるクラスタリング アルゴリズムの 1 つです。 このアルゴリズムは、データ ポイントをクラスタリングして、事前定義された数のクラスタを作成します。 SPSS Modeler のK-Means-ASノードはSparkで実装されています。 k-means アルゴリズムの詳細については、クラスタリング.1 を参照のこと

注意: K-Means-ASノードは、カテゴリー変数に対して自動的にワンホットエンコーディングを行います。
表 1. kmeansasnode プロパティー
kmeansasnode プロパティ－ 値 プロパティーの説明
roleUse ストリング predefined を指定すると、定義済みのロールが使用され、 custom を指定すると、カスタムフィールドの割り当てが使用されます。 デフォルトは predefined です。
autoModel ブール値 true を指定すると、新しく生成されたスコアリングフィールドにデフォルト名（$S-prediction ）が使用されます。 false を指定すると、カスタム名が使用されます。 デフォルトは true です。
features フィールド roleUse プロパティが custom に設定されている場合の入力フィールド名の一覧。
name ストリング autoModel プロパティが false に設定されている場合、新たに生成されたスコアリングフィールドの名前。
clustersNum 整数 作成するクラスタの数。 デフォルトは 5 です。
initMode ストリング 初期化アルゴリズム。 k-means|| または random が使用可能です。 デフォルトは k-means|| です。
initSteps 整数 initMode を k-means|| に設定した場合の初期化ステップ数。 デフォルトは 2 です。
advancedSettings ブール値 true を指定すると、以下の4つのプロパティが利用可能になります。 デフォルトは false です。
maxIteration 整数 クラスタリングの最大反復数。 デフォルトは 20 です。
tolerance ストリング 反復を停止する許容値。 設定可能な値は、 1.0E-1、 1.0E-2、...、 1.0E-6 です。デフォルトは 1.0E-4 です。
setSeed ブール値 true を指定すると、カスタムのランダムシードを使用できます。 デフォルトは false です。
randomSeed 整数 setSeed プロパティが true の場合のカスタムランダムシード。
displayGraph ブール値 グラフを出力に含めたい場合は、このオプションを選択します。

1 "クラスタリング - RDDベースのAPI" Apache Spark. MLlib: Main Guide. 2024年8月