Wyliczenie MiningNodeType
Reprezentuje typ MiningContentNode.
Przestrzeń nazw: Microsoft.AnalysisServices.AdomdServer
Zestaw: msmgdsrv (w msmgdsrv.dll)
Składnia
'Deklaracja
Public Enumeration MiningNodeType
'Użycie
Dim instance As MiningNodeType
public enum MiningNodeType
public enum class MiningNodeType
type MiningNodeType
public enum MiningNodeType
Elementy członkowskie
| Nazwa elementu członkowskiego | Opis | |
|---|---|---|
| CustomBase | Reprezentuje punkt wyjścia dla typów węzłów niestandardowe.Typy węzłów niestandardowe muszą być liczbami całkowitymi większej wartości niż ta stała.Ten typ jest używany przez algorytmy dodatku plug-in.
(1000) |
|
| ArimaMovingAverage | Węzeł, który zawiera pojedynczy termin w modelu ARIMA współczynnik średniej ruchomej.(30) | |
| ArimaAutoRegressive | Węzeł, który zawiera pojedynczy termin w modelu ARIMA współczynnik autoregressive.(29) | |
| ArimaPeriodicStructure | Węzeł reprezentujący okresowej struktury w modelu ARIMA.(28) | |
| ArimaRoot | Węzeł główny ARIMA model.(27) | |
| NaiveBayesMarginalStatNode | Węzeł zawierający marginalny statystykę zestaw szkoleniowy przechowywane w formacie używanym przez algorytm Naïve Bayes.(26) | |
| RegressionTreeRoot | Węzeł jest katalog główny drzewa regresja.(25) | |
| NNetMarginalNode | Węzeł zawierający marginalny statystykę zestaw szkoleniowy przechowywane w formacie używanym przez algorytm.Tego typu jest używana z algorytmów sieci neuronowe.(24) | |
| NNetOutputNode | Węzeł jest węzłem warstwy wyjściowego.Ten węzeł zwykle będzie pasował do atrybut wyjścia i odpowiednich państw.Tego typu jest używana z algorytmów sieci neuronowe.(23) | |
| NNetHiddenNode | Węzeł jest węzłem warstwy ukryte.Tego typu jest używana z algorytmów sieci neuronowe.(22) | |
| NNetInputNode | Węzeł jest węzłem wejściowym warstwy.Ten węzeł zwykle będą odpowiadały atrybut wejściowy i odpowiednich państw.Tego typu jest używana z algorytmów sieci neuronowe.(21) | |
| NNetOutputLayer | Węzeł, który umożliwia grupowanie węzły wyjściowe warstwy.Tego typu jest używana z algorytmów sieci neuronowe.(21) | |
| NNetHiddenLayer | Węzeł, który umożliwia grupowanie węzłów, które opisują warstwy ukryte.Tego typu jest używana z algorytmów sieci neuronowe.(19) | |
| NNetInputLayer | Węzeł, który umożliwia grupowanie węzłów wejściowych warstwy.Tego typu jest używana z algorytmów sieci neuronowe.(18) | |
| NNetSubnetwork | Węzeł zawiera jeden sub-network.Tego typu jest używana z algorytmów sieci neuronowe.(17) | |
| TsTree | Węzeł główny czas drzewa serii, odpowiadającej ustalonym czas serii.(16) | |
| TimeSeries | Węzeł główny nie czas serii drzewa.(15) | |
| Transition | Węzeł reprezentujący wiersza macierzy transformacji Markov.Ten węzeł ma węzła typu sekwencji jako nadrzędne i podrzędne nie.(14) | |
| InputAttributeState | Węzeł zawiera statystyki dotyczące Państwa atrybut wejściowy.(11) | |
| InputAttribute | Węzeł odpowiada przewidywalne atrybut.(10) | |
| PredictableAttribute | Węzeł odpowiada przewidywalne atrybut.(9) | |
| AssociationRule | Węzeł reprezentuje regułę skojarzenia wykrytych przez algorytm.(8) | |
| ItemSet | Węzeł reprezentuje itemset wykrytych przez algorytm.(7) | |
| Cluster | Węzeł reprezentuje klastrów wykrytych przez algorytm.(5) | |
| Interior | Węzeł reprezentuje wewnętrznego podziału węzła w drzewie klasyfikacji.(3) | |
| Tree | Węzeł jest głównym węzłem drzewa klasyfikacji.(2) | |
| Model | Węzeł główny zawartości.Wszystkie algorytmy dotyczy tego węzła.(1) | |
| Distribution | Węzeł reprezentuje węzeł terminali lub węzeł liścia, drzewa klasyfikacji.(4) | |
| Sequence | Węzeł najwyższego poziomu dla składnika modelu Markov klastra sekwencji.Ten węzeł ma węzła typu klastra jako nadrzędny i elementów podrzędnych typu przejścia.(13) | |
| Unknown | Typ nieznany węzeł.(6) |
Uwagi
Kiedy pobierasz węzłów z model wyszukiwania zawartości, typ węzła mogą być zwracane jako wartość całkowitą reprezentującą wyliczania.Te wartości całkowitych są podane w nawiasach.