В этой статье мы рассмотрим концепцию кластеризации последовательностей Microsoft в SQL Server. Эта техника является комбинацией анализа последовательностей и кластеризации, которая помогает выявить естественные группы схожих событий, упорядоченных в последовательности.
Что такое кластеризация последовательностей?
Кластеризация последовательностей включает анализ событий, которые произошли в определенном порядке, и применение техник кластеризации для выявления закономерностей и сходств. Используя скрытую модель Маркова для генерации последовательностей и техники кластеризации K-Means и Expectation-Maximization (EM), мы можем предсказать вероятный порядок событий на основе известных характеристик.
Скрытый процесс Маркова
Скрытый процесс Маркова – это математическая модель, используемая для изучения последовательности событий. Он похож на то, как Google ранжирует свои страницы с помощью алгоритма, называемого PageRank. Эта техника позволяет анализировать переходы между состояниями в последовательности.
Реализация в SQL Server
Для реализации кластеризации последовательностей Microsoft в SQL Server нам необходимо создать проект SSAS и источник данных для базы данных AdventureWorksDW. Также нам нужно создать два представления, vAssocSeqOrders и vAssocSeqLineItems, и установить между ними отношение. Эти представления будут служить источником данных для нашего анализа кластеризации.
Затем мы выбираем технику кластеризации последовательностей Microsoft в качестве моделирования и выбираем таблицы Case и Nested. В этой технике мы включаем номер строки в качестве параметра последовательности для эффективного анализа последовательностей.
После создания проекта и обработки моделирования мы можем просмотреть результаты с помощью различных просмотрщиков, предоставляемых кластеризацией последовательностей Microsoft. Эти просмотрщики включают диаграмму кластеров, профили кластеров, характеристики кластеров, дискриминацию кластеров и переходы состояний.
Диаграмма кластеров
Диаграмма кластеров предоставляет визуальное представление определенных в анализе кластеров. По умолчанию определено 15 кластеров, но вы можете изменить имена и свойства каждого кластера, чтобы сделать их более понятными.
Профили кластеров
Просмотр профилей кластеров отображает все состояния и переходы кластеров в одном представлении. Он дает обзор всей популяции и выбранного кластера.
Характеристики кластеров
Просмотр характеристик кластеров предоставляет подробную информацию о каждом кластере, включая элементы, которые преимущественно связаны с кластером. Он помогает нам понять характеристики и закономерности каждого кластера.
Дискриминация кластеров
Просмотр дискриминации кластеров позволяет сравнивать различия между кластерами. Мы можем анализировать вариации между двумя кластерами или сравнивать кластер с остальными данными, чтобы выявить уникальные характеристики.
Переходы состояний
Просмотр переходов состояний является специфичным для кластеризации последовательностей Microsoft и создается с использованием скрытой модели Маркова. Он показывает вероятности перехода из одного состояния в другое. Анализируя эти переходы, мы можем получить представление о вероятной последовательности событий.
Параметры модели
В кластеризации последовательностей Microsoft есть два важных параметра: CLUSTER_COUNT и MAXIMUM_SEQUENCE_STATES. CLUSTER_COUNT определяет количество кластеров, а MAXIMUM_SEQUENCE_STATES определяет количество состояний. Рекомендуется выбрать управляемое количество кластеров (5-8) и состояний (20-30) для более точного анализа.
Заключение
Кластеризация последовательностей Microsoft в SQL Server – это мощная техника, которая объединяет анализ последовательностей и кластеризацию для выявления закономерностей и сходств в упорядоченных событиях. Понимая концепции и реализуя эту технику в SQL Server, мы можем получить ценные идеи и принимать обоснованные решения на основе вероятного порядка событий.