Spécifie la valeur utilisée pour déterminer quand une convergence est atteinte et quand l'algorithme a terminé la construction du modèle. La convergence est atteinte lorsque le changement global dans les probabilités de clusters est inférieur au taux de STOPPING_TOLERANCE divisé par la taille du modèle.
Spécifie la méthode utilisée pour discrétiser (regrouper) les membres de l'attribut. Le nombre de compartiments créés par ...
Spécifie la probabilité de dépendance minimale entre les attributs d'entrée et de sortie. Cette valeur sert à limiter la ...
Spécifie la probabilité minimale qu'une règle ait la valeur True. Par exemple, la valeur 0,5 spécifie qu'aucune règle présentant ...
Spécifie la taille des données utilisée par Analysis Services. La taille des données spécifiée pour cette propriété peut ...
Spécifie la valeur utilisée pour déterminer quand une convergence est atteinte et quand l'algorithme a terminé la construction ...
Spécifie le décalage dans le temps entre deux modèles historiques successifs. Par exemple, la valeur g produit des modèles ...
Spécifie le mode de stockage actuel de la partition. Cela reflète l'état en cours de la partition si la propriété ProactiveCaching ...
Spécifie le mode de stockage par défaut pour le cube. Ce paramètre fournit la valeur par défaut pour les groupes de mesures ...
Spécifie le nombre de cas que l'algorithme utilise à chaque passage si l'une des méthodes de clustering dimensionnable a ...