Microsoft 연결 알고리즘은 특성 값이나 트랜잭션 항목 간의 상관 관계 계산을 사용하여 데이터를 분석합니다.
Microsoft 시퀀스 클러스터링 알고리즘은 시퀀스 분석과 클러스터링의 조합으로서, 시퀀스에서 비슷한 순서로 정렬된 이벤트의 클러스터를 식별합니다. 이 클러스터를 사용하여 알려진 특징에 따라 시퀀스에서 비슷한 순서로 ...
Microsoft 시퀀스 클러스터링 알고리즘은 시퀀스 분석과 클러스터링이라는 두 가지 다른 데이터 마이닝 기술을 함께 사용합니다. 이 알고리즘은 시퀀스 관련 패턴을 분석하고 클러스터링합니다.
Microsoft 신경망 알고리즘은 점진적 방법으로 다중 계층 네트워크의 매개 변수를 최적화하여 여러 특성을 예측합니다. 이 알고리즘은 연속 특성의 회귀뿐 아니라 불연속 특성의 분류에도 사용할 수 있습니다.
Microsoft 연결 규칙 알고리즘은 트랜잭션에 함께 나타날 가능성이 가장 높은 항목들을 설명하는 규칙을 작성합니다. 이 규칙을 사용하면 트랜잭션에 나온 다른 항목을 기반으로 하여 특정 항목이 나타날지 예측할 수 있습니다. ...
Microsoft 연결 알고리즘은 특성 값이나 트랜잭션 항목 간의 상관 관계 계산을 사용하여 데이터를 분석합니다.
Microsoft 의사 결정 트리 알고리즘은 예측 모델링에 적합한 분류 알고리즘입니다. 이 알고리즘에서는 개별적인 특성과 연속된 특성을 모두 예측할 수 있습니다.
Microsoft 클러스터링 알고리즘은 반복 기술을 사용하여 비슷한 특징을 가진 클러스터로 레코드를 그룹화합니다. 이 알고리즘은 데이터에서 일반적인 그룹화를 찾을 때 유용합니다.
Microsoft 클러스터링 알고리즘은 특성 값에 대한 다차원적인 표현에서 자연스런 데이터 그룹화를 찾아냅니다. 이 알고리즘은 일반적인 그룹화를 검색하려는 경우에 유용합니다.
Microsoft.AnalysisServices.TimeDimGenerator에서 열 "%2!d!" 데이터를 읽지 못했습니다(오류 코드 2!8.8X!).