Spécifie le nombre de cas que l'algorithme utilise à chaque passage si l'une des méthodes de clustering dimensionnable a été choisie pour le paramètre CLUSTERING_METHOD. Si la valeur 0 est attribuée à SAMPLE_SIZE, tout le jeu de données est organisé en clusters en un seul passage, ce qui risque de créer des problèmes de mémoire et de performances.
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 ...
Spécifie le nombre de cas utilisés pour l'apprentissage du modèle. L'algorithme emploie le nombre spécifié par SAMPLE_SIZE ...
Spécifie le nombre de compartiments dans lesquels discrétiser (regrouper) les membres de l'attribut. La méthode utilisée ...
Spécifie le nombre de lignes estimé dans les tables de faits. Ce paramètre correspond à l'estimation des lignes par partition ...
Spécifie le nombre de lignes estimé dans les tables de faits. Ce paramètre correspond à l'estimation des lignes par partition ...