SQLServer2008R2数据挖掘模型内容解析

"该文档是关于Microsoft SQL Server 2008 R2的数据挖掘算法和挖掘模型内容的专题资料，涵盖了Analysis Services中的数据挖掘部分。文档详细阐述了挖掘模型的内容结构，不同算法类型的模型特点，以及如何查看和查询模型内容。" 在Microsoft SQL Server 2008 R2中，数据挖掘是一个强大的工具，用于发现隐藏在大型数据库中的模式和趋势。数据挖掘模型的内容是基于分析处理后的基础挖掘结构，提供了模型的元数据、统计信息和由特定挖掘算法发现的模式。 挖掘模型的内容结构是以节点的形式组织的，这些节点构成了模型的层次结构。每个节点都包含模型某一部分的信息，如元数据或者挖掘出的模式。根节点是每个模型的起点，它提供了模型的基本信息，但通常不包含太多具体的模式细节。根节点下会有不同类型和含义的子节点，这些子节点的数量和类型取决于所使用的挖掘算法。 不同的挖掘算法会产生不同类型的节点和模式。例如，决策树模型可能会展示多个相互关联的树结构，而神经网络模型则可能包含网络和统计信息节点。算法的特性决定了节点如何表示和解释模型发现的知识。 在SQL Server 2008 R2中，用户可以通过Business Intelligence Development Studio (BIDS)的Microsoft一般内容树查看器来直观地浏览这些模型内容。此外，也可以利用支持MINING_MODEL_CONTENT架构行集的客户端工具进行更深入的查询和分析，以获取模型的详细信息。 文档还提到了查看和查询挖掘模型内容的工具。这些工具不仅帮助用户理解模型的结构，还能提供对模型内部工作原理的洞察，从而更好地应用模型进行预测和数据分析。 这份专题资料深入探讨了SQL Server 2008 R2中的数据挖掘模型内容，包括其组织结构、节点类型、算法差异以及如何通过各种工具进行探索。对于想要掌握数据挖掘技术，尤其是使用SQL Server 2008 R2进行数据挖掘的互联网行业从业者来说，这份资料是一份宝贵的资源。