SQL 2008中的挖掘模型
SQL Server 2008 联机丛书（2009 年 7 月）
挖掘模型（Analysis Services - 数据挖掘）
本节介绍了数据挖掘模型的基本体系结构，概述了数据挖掘模型的属性，并说明了创建和处理挖掘模型的方式。
Mining Model Architecture
Defining Mining Models
Mining Model Properties
Mining Model Columns
Processing Mining Models
Viewing and Querying Mining Models
挖掘模型体系结构
数据挖掘模型从挖掘结构中获取数据，然后使用数据挖掘算法分析这些数据。挖掘结构和挖掘模型是单独的对象。挖掘结构存储定义数据源的信息。挖掘模型存储通过数据的统计处理而得到的信息，例如发现的模式，即分析结果。
在处理并分析挖掘结构所提供的数据之前，挖掘模型一直为空。在处理挖掘模型之后，该模型将包含元数据、结果和指回到挖掘结构的绑定。
元数据指定模型的名称和存储模型的服务器以及模型的定义，包括生成模型时所使用的挖掘结构中的列的列表、处理模型时应用的可选筛选器的定义以及用于分析数据的算法。列、筛选器和算法的选择会极大地影响分析结果。例如，如果使用相同的数据创建聚类分析模型和决策树模型，两个模型的模型内容可能大不相同，因为这两个模型使用不同的算法和筛选器。有关详细信息，请参阅挖掘模型内容（Analysis Services - 数据挖掘）。
模型中存储的结果因算法而异，但可以包括模式、项集、规则和公式。这些结果可用于进行预测。
模型中存储的绑定指回到挖掘结构中缓存的数据。如果已在结构中缓存数据，但在处理后未清除这些数据，则使用这些绑定可以从结果钻取到支持这些结果的事例。但是，实际数据存储在结构缓存中，而不是模型中。
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定义数据挖掘模型
您可以在下面的步骤创建一个数据挖掘模型：
创建基础挖掘结构。
选择一种算法。
指定模型列和用法。
（可选）设置参数以微调算法所执行的处理。
处理模型。
Analysis Services 提供下列可帮助您管理挖掘模型的工具：
数据挖掘向导可帮助您创建结构和相关挖掘模型。这是最简单的使用方法。该向导自动创建所需的挖掘结构，并帮助您配置重要设置。
DMX CREATE MODEL 语句可用于定义模型。所需结构将作为过程的一部分自动创建；因此，不能利用该方法重用现有结构。如果您已确切知道要创建哪种模型，请使用此方法。
DMX ALTER STRUCTURE ADD MODEL 语句可用于向现有结构中添加新的挖掘模型如果要基于相同数据集试验不同模型，
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