propriedades hdbscannode

Ícone do nó HDBSCAN O Hierarchical Density-Based Spatial Clustering (HDBSCAN)© usa o aprendizado não supervisionado para localizar clusters ou regiões densas de um conjunto de dados. O nó HDBSCAN no SPSS Modeler expõe os recursos principais e parâmetros comumente usados da biblioteca HDBSCAN. O nó é implementado no Python e é possível usá-lo para agrupar seu conjunto de dados em grupos distintos quando não sabe o que esses grupos são a princípio.

Tabela 1. propriedades hdbscannode
propriedades `hdbscannode`	Tipo de dados	Descrição da propriedade
custom_fields	Booleano	Essa opção instrui o nó a utilizar as informações de campo especificadas aqui ao invés das informações fornecidas em qualquer nó ou nós Tipo de envio de dados. Após selecionar essa opção, especifique os campos a seguir conforme necessário.
`inputs`	campo	Campos de entrada para clusterização.
`useHPO`	Booleano	Especifique `true` ou `false` para ativar ou desativar o Hyper-Parameter Optimization (HPO) baseado em Rbfopt, que descobre automaticamente a combinação ideal de parâmetros para que o modelo atinente a taxa de erro esperada ou menor nas amostras. O padrão é `false`.
`min_cluster_size`	Número inteiro	O tamanho mínimo de clusters. Especifique um inteiro. O padrão é `5`.
`min_samples`	Número inteiro	O número de amostras em uma vizinhança para um ponto a ser considerado um ponto principal. Especifique um inteiro. Se configurado como `0`, o `min_cluster_size` é usado. O padrão é `0`.
`algorithm`	sequência	Especifique qual algoritmo usar: `best`, `generic`, `prims_kdtree`, `prims_balltree`, `boruvka_kdtree` ou `boruvka_balltree`. O padrão é `best`.
`metric`	sequência	Especifique qual métrica usar ao calcular distância entre instâncias em uma matriz de recursos: `euclidean`, `cityblock`, `L1`, `L2`, `manhattan`, `braycurtis`, `canberra`, `chebyshev`, `correlation`, `minkowski` ou `sqeuclidean`. O padrão é `euclidean`.
`useStringLabel`	Booleano	Especifique `true` para usar um rótulo de cluster de sequência ou `false` para usar um rótulo de cluster de número. O padrão é `false`.
`stringLabelPrefix`	sequência	Se o parâmetro `useStringLabel` for configurado como `true`, especifique um valor para o prefixo do rótulo de sequência. O prefixo padrão é `cluster`.
`approx_min_span_tree`	Booleano	Especifique `true` para aceitar uma árvore de amplitude mínima aproximada ou `false` se você estiver disposto a sacrificar a velocidade para correção. O padrão é `true`.
`cluster_selection_method`	sequência	Especifique o método a ser usado para selecionar clusters na árvore condensada: `eom` ou `leaf`. O padrão é `eom` (algoritmo Excesso de massa).
`allow_single_cluster`	Booleano	Especifique `true` se você deseja permitir resultados de cluster únicos. O patrão é `false`.
`p_value`	duplo	Especifique o `p value` para usar se você estiver usando `minkowski` para a métrica. O padrão é `1.5`.
`leaf_size`	Número inteiro	Se usar um algoritmo de árvore espacial (`boruvka_kdtree` ou `boruvka_balltree`), especifique o número de pontos em um nó de folha da árvore. O padrão é `40`.
`outputValidity`	Booleano	Especifique `true` ou `false` para controlar se o gráfico Índice de validade está incluído na saída do modelo.
`outputCondensed`	Booleano	Especifique `true` ou `false` para controlar se o gráfico de Árvore condensada está incluído na saída do modelo.
`outputSingleLinkage`	Booleano	Especifique `true` ou `false` para controlar se o gráfico Árvore de ligação única está incluído na saída do modelo.
`outputMinSpan`	Booleano	Especifique `true` ou `false` para controlar se o gráfico Árvore de abrangência mínima está incluído na saída do modelo.
`is_split`