SQL SERVER 数据挖掘之理解内容类型

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本文我们介绍关于SQL SERVER数据挖掘的知识,主要介绍的是如何去理解内容类型:Continuous、Discretized和Discreted,希望能对您有所帮助。

SQL SERVER数据挖掘中的内容类型分为:Continuous(连续),Discretized(离散化)和Discreted(离散的)。它们的区别在哪里呢?该怎样理解呢,本文介绍了这一过程,现在我们开始介绍。

这是对于在数据挖掘结构中,对于内容类型设置的几个常用的值,如下图所示

【备注】其实除了这三个,还有其他好多个不同的ContentType,具体的请参考http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ms174572.aspx。

SQL SERVER 数据挖掘之理解内容类型

我的理解是这样的:

首先,这个ContentType是指定在挖掘模型中将如何这些属性,而并非说这个属性本身是连续的或者离散的。

其次,不同的挖掘算法对于ContentType的支持是不一样的。例如贝叶斯算法就不支持连续的类型。其他一些算法也或多或少会有些自己的限制等

如果使用“连续(Continuous)”,则表示这一列的数据,最终可以在分析的时候,按照一定的规则划分一些范围,而不是单一的某个值。典型的连续类型,例如年收入,年龄等。因为年收入的值可能是很多的,如果每一个值都作为一个分析的个体去做,那么会导致太过细枝末节。我们通常在分析的时候,习惯将收入分段,例如1000~30000之间当做一个个体。如果要实现这样的效果,那么年收入就要设置为“连续”。下图是在决策树中看到的一个效果。

SQL SERVER 数据挖掘之理解内容类型

那么什么是“离散(Discreted)”的内容类型呢?和“连续”正好相反,它表示将每个数据都作为单一的个体进行分析,如果数据包含有限的几个可选值,则很适合用这种类型。例如性别,职业等等。下图是在贝叶斯算法中看到的一个效果。除了第一个属性“Age”之外,其他的其实都是离散的。

SQL SERVER 数据挖掘之理解内容类型

那么,什么是离散化(Discretized)的呢?其实上面这个图中看到的Age就是离散化的。为什么这么说呢?首先它肯定不是连续的,因为贝叶斯不支持连续的内容类型,其次它又不是离散的,离散的是将每个数据作为个体,而这里的Age其实是有范围的意思。那么,这样你就大致理解了为什么会有“离散化”这么一个类型了吧?就是说,在某些算法里面,既不支持连续的内容类型,而且你分析的时候,又不希望用离散的内容类型进行分析(因为个体可能很多),那么可以选择将这些数据转换为离散的,这个过程叫离散化。我们来看看是怎么做到的?

首先,设置为Discretized,

SQL SERVER 数据挖掘之理解内容类型

然后一定要设置另外两个属性:DiscretizationBucketCount,和DiscretizationMethod,第一个属性表示分成多少组(最多),第二个属性表示要用什么方法分组。这个Method有下面三种选择

SQL SERVER 数据挖掘之理解内容类型

相信通过上面的比较,大家应该就能较好地理解SQL SERVER数据挖掘中这三种内容类型的区别了。本文就介绍到这里,下一篇我们介绍:SQL SERVER数据挖掘之理解列的用法

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责任编辑:赵鹏 来源: 博客园
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