FEATURE_ID
집계 구문
FEATURE_ID( [ schema . ] model mining_attribute_clause )
분석 구문
FEATURE_ID ( INTO n mining_attribute_clause )
OVER ( mining_analytic_clause )
mining_attribute_clause::=
USING
{ *
| { [ schema . ] table . *
| expr [ AS alias ]
}
[, { [ schema . ] table . *
| expr [ AS alias ]
}
]...
}
mining_analytic_clause::=
[ query_partition_clause ] [ order_by_clause ]
참고:
mining_analytic_clause에 대한 구문, 의미, 그리고 제한 사항에 대한 정보는 "Analytic Functions"에 대한 내용을 참조하세요.
목적
FEATURE_ID 함수는 선택된 각 행에 대해 가장 높은 값의 특성 식별자를 반환합니다. 특성 식별자는 오라클 NUMBER로 반환됩니다.
구문 선택
FEATURE_ID 함수는 두 가지 방법으로 데이터에 대한 스코어링을 수행할 수 있습니다. 첫 번째 방법은 데이터에 마이닝 모델 객체를 적용하는 것이고, 두 번째 방법은 분석 절을 실행하여 하나 이상의 일시적인 마이닝 모델을 구축하고 적용하는 것입니다. 구문 또는 분석 구문을 선택하세요:
- 구문 - 미리 정의된 모델로 데이터를 평가하려면 첫 번째 구문을 사용합니다. clustering model의 이름을 지정합니다.
- 분석 구문 - 미리 정의된 모델 없이 데이터를 평가하려면 INTO n과 mining_analytic_clause를 포함하는 분석적인 구문을 사용합니다. 여기서 n은 계산할 cluster 수를 나타내며, mining_analytic_clause는 데이터를 여러 모델 작성을 위해 분할할지 여부를 지정합니다. mining_analytic_clause는 query_partition_clause와 order_by_clause를 지원합니다. (analytic_clause::= 참조)
FEATURE_ID 함수의 구문은 분할된(partitioned) 모델을 평가할 때 선택적으로 GROUPING 힌트를 사용할 수 있습니다. GROUPING Hint 참조.
mining_attribute_clause
mining_attribute_clause는 스코어링을 위해 예측 변수로 사용할 열 속성들을 식별합니다. 함수가 분석 구문으로 호출될 때, 이러한 predictors는 임시 모델을 작성하는 데에도 사용됩니다. mining_attribute_clause는 PREDICTION 함수와 동일하게 동작합니다. (mining_attribute_clause::= 참조)
참고:
- scoring에 대한 자세한 정보는 Oracle Data Mining User’s Guide를 참조하세요.
- 특징 추출(feature extraction)에 대한 정보는 Oracle Data Mining Concepts를 참조하세요.
노트: 다음 예제들은 데이터 마이닝 샘플 프로그램에서 발췌한 것입니다. 샘플 프로그램에 대한 자세한 정보는 Oracle Data Mining User’s Guide의 부록 A를 참조하세요.
예제
이 예제는 데이터 세트에서 특성과 해당하는 고객 수를 나열합니다.
SELECT FEATURE_ID(nmf_sh_sample USING *) AS feat, COUNT(*) AS cnt
FROM nmf_sh_sample_apply_prepared
GROUP BY FEATURE_ID(nmf_sh_sample USING *)
ORDER BY cnt DESC, feat DESC;
FEAT CNT
---------- ----------
7 1443
2 49
3 6
6 1
1 1
출처: 오라클 레퍼런스
원문 링크: Oracle FEATURE_ID 함수 문서
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