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カーネル主成分分析 アクションセット: 構文

カーネル主成分分析のアクションを提供します

kPca アクション

カーネル PCA 学習を実行します。

CASL 構文

すべて展開すべて折りたたむ
kernelPca.kPca <result=results> <status=rc> /
attributes
={{
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
}, {...}},
bwTune
={
method="RANDOMCMSE" | "SCMSE" | 64-bit-integer,
nClus=integer,
nPass=integer,
nSample=integer,
seed=integer
},
center=TRUE | FALSE,
centroids
={
caslib="string",
compress=TRUE | FALSE,
indexVars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>},
label="string",
lifetime=64-bit-integer,
maxMemSize=64-bit-integer,
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD",
name="table-name",
promote=TRUE | FALSE,
replace=TRUE | FALSE,
replication=integer,
tableRedistUpPolicy="DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE",
threadBlockSize=64-bit-integer,
timeStamp="string",
where={"string-1" <, "string-2", ...>}
},
centroidsPC
={
caslib="string",
compress=TRUE | FALSE,
indexVars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>},
label="string",
lifetime=64-bit-integer,
maxMemSize=64-bit-integer,
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD",
name="table-name",
promote=TRUE | FALSE,
replace=TRUE | FALSE,
replication=integer,
tableRedistUpPolicy="DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE",
threadBlockSize=64-bit-integer,
timeStamp="string",
where={"string-1" <, "string-2", ...>}
},
clusCCriterion=double,
clusMaxiter=integer,
clusMethod="FC" | "KMPP" | "RANDOM" | 64-bit-integer,
clusNrestart=integer,
clusRandSeed=integer,
display
={
caseSensitive=TRUE | FALSE,
exclude=TRUE | FALSE,
excludeAll=TRUE | FALSE,
keyIsPath=TRUE | FALSE,
names={"string-1" <, "string-2", ...>},
pathType="LABEL" | "NAME",
traceNames=TRUE | FALSE
},
eigenVal
={
caslib="string",
compress=TRUE | FALSE,
indexVars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>},
label="string",
lifetime=64-bit-integer,
maxMemSize=64-bit-integer,
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD",
name="table-name",
promote=TRUE | FALSE,
replace=TRUE | FALSE,
replication=integer,
tableRedistUpPolicy="DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE",
threadBlockSize=64-bit-integer,
timeStamp="string",
where={"string-1" <, "string-2", ...>}
},
eigenVec
={
casout
={
caslib="string"
compress=TRUE | FALSE
indexVars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}
label="string"
lifetime=64-bit-integer
maxMemSize=64-bit-integer
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD"
name="table-name"
promote=TRUE | FALSE
replace=TRUE | FALSE
replication=integer
tableRedistUpPolicy="DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE"
threadBlockSize=64-bit-integer
timeStamp="string"
where={"string-1" <, "string-2", ...>}
},
copyVars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}
},
exactScore=TRUE | FALSE,
id={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>},
inputs
={{
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
}, {...}},
intercept=double,
kerParam=double,
kerType="LINEAR" | "POLYNOMIAL" | "RBF" | 64-bit-integer,
mapCoeffs
={
caslib="string",
compress=TRUE | FALSE,
indexVars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>},
label="string",
lifetime=64-bit-integer,
maxMemSize=64-bit-integer,
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD",
name="table-name",
promote=TRUE | FALSE,
replace=TRUE | FALSE,
replication=integer,
tableRedistUpPolicy="DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE",
threadBlockSize=64-bit-integer,
timeStamp="string",
where={"string-1" <, "string-2", ...>}
},
mapParam
={
intercept=double,
kerParam=double,
kerType="LINEAR" | "POLYNOMIAL" | "RBF" | 64-bit-integer,
lambda=double
},
maxClus=integer,
method="APPROXIMATE" | "EXACT" | 64-bit-integer,
order=TRUE | FALSE,
output
={
casout
={
caslib="string"
compress=TRUE | FALSE
indexVars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}
label="string"
lifetime=64-bit-integer
maxMemSize=64-bit-integer
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD"
name="table-name"
promote=TRUE | FALSE
replace=TRUE | FALSE
replication=integer
tableRedistUpPolicy="DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE"
threadBlockSize=64-bit-integer
timeStamp="string"
where={"string-1" <, "string-2", ...>}
},
copyVars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>},
npc=integer
},
outputTables
={
groupByVarsRaw=TRUE | FALSE,
includeAll=TRUE | FALSE,
names={"string-1" <, "string-2", ...>} | {key-1={casouttable-1} <, key-2={casouttable-2}, ...>},
repeated=TRUE | FALSE,
replace=TRUE | FALSE
},
preimage=TRUE | FALSE,
preimageMethod="ITERATIVE" | "MAP" | 64-bit-integer,
preimageNPC=integer,
rankThreshold=double,
saveState
={
caslib="string",
compress=TRUE | FALSE,
indexVars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>},
label="string",
lifetime=64-bit-integer,
maxMemSize=64-bit-integer,
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD",
name="table-name",
promote=TRUE | FALSE,
replace=TRUE | FALSE,
replication=integer,
tableRedistUpPolicy="DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE",
threadBlockSize=64-bit-integer,
timeStamp="string",
where={"string-1" <, "string-2", ...>}
},
scale=TRUE | FALSE,
required parameter table
={
caslib="string",
computedOnDemand=TRUE | FALSE,
computedVars
={{
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
}, {...}},
computedVarsProgram="string",
dataSourceOptions={key-1=any-list-or-data-type-1 <, key-2=any-list-or-data-type-2, ...>},
groupBy
={{
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
}, {...}},
groupByMode="NOSORT" | "REDISTRIBUTE",
importOptions={fileType="ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DELIMITED" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SOUND" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters},
required parameter name="table-name",
orderBy
={{
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
}, {...}},
singlePass=TRUE | FALSE,
vars
={{
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
}, {...}},
where="where-expression",
whereTable
={
casLib="string"
dataSourceOptions={adls_noreq-parameters | bigquery-parameters | cas_noreq-parameters | clouddex-parameters | db2-parameters | dnfs-parameters | esp-parameters | fedsvr-parameters | gcs_noreq-parameters | hadoop-parameters | hana-parameters | impala-parameters | informix-parameters | jdbc-parameters | mongodb-parameters | mysql-parameters | odbc-parameters | oracle-parameters | path-parameters | postgres-parameters | redshift-parameters | s3-parameters | sapiq-parameters | sforce-parameters | singlestore_standard-parameters | snowflake-parameters | spark-parameters | spde-parameters | sqlserver-parameters | ss_noreq-parameters | teradata-parameters | vertica-parameters | yellowbrick-parameters}
importOptions={fileType="ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DELIMITED" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SOUND" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}
required parameter name="table-name"
vars
={{
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
}, {...}}
where="where-expression"
}
}
;
必須パラメーター

要約: 入力テーブルと出力テーブル

行にサブパラメーターが含まれる場合は、サブパラメーターに名前、caslibなどを指定できます。サブパラメーターが含まれない場合は、パラメーターに名前、caslibなどを指定できます。

入力テーブルの読み込みパラメーター

パラメーター

サブパラメーター

説明

required parametertable

—

入力テーブルの設定を指定します。

出力テーブルの作成パラメーター

パラメーター

サブパラメーター

説明

 centroids

—

重心行列を保存する出力データテーブルを指定します。

 centroidsPC

—

KPCA 主成分の重心行列を保存する出力データテーブルを指定します。

 eigenVal

—

eigenVal 行列を保存する出力データテーブルを指定します。

 eigenVec

required parametercasout

eigenVector 行列を保存する出力データテーブルを指定します。

 mapCoeffs

—

写像原像係数行列を保存する出力データテーブルを指定します。

 output

required parametercasout

学習データのスコア値を保存する出力データテーブルを指定します。

 outputTables

names

CAS テーブルとしてサーバーに保存する結果テーブルの名前をリストします。

 saveState

—

将来のスコアリングのために、固有ベクトル行列の状態を保存する出力データテーブルを指定します。

パラメーターの説明

attributes={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}

変数属性を指定します。

attributes パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。

別名attribute

bwTune={bwTune}

RBF カーネルバンド幅調整のパラメーターリストを指定します。

bwTune の値は次のいずれかになります:

method="RANDOMCMSE" | "SCMSE" | 64-bit-integer

バンド幅調整で使用する方法を指定します: 最大固有値和のランダム基準法 (random CMSE) または最大固有値和のスケーラブル基準法 (SCMSE)。

nClus=integer

調整方法が最大固有値和のスケーラブル基準法 (SCMSE) である場合、バンド幅調整で使用するクラスターの数を指定します。

デフォルト100
nPass=integer

調整方法が最大固有値和のランダム基準法 (random CMSE) である場合、バンド幅調整で使用するパスの数を指定します。

デフォルト10
nSample=integer

調整方法が最大固有値和のランダム基準法 (random CMSE) である場合、バンド幅調整で使用する無作為標本サイズを指定します。

デフォルト100
seed=integer

バンド幅調整で使用する乱数シードを指定します。

center=TRUE | FALSE

True に設定すると、数値変数を各列の平均で中心化します。

別名centering
デフォルトFALSE

centroids={casouttable}

重心行列を保存する出力データテーブルを指定します。

centroids パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。

centroidsPC={casouttable}

KPCA 主成分の重心行列を保存する出力データテーブルを指定します。

centroidsPC パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。

clusCCriterion=double

k-means クラスタリングアルゴリズムの収束基準を指定します。

別名cc
デフォルト0.02

clusMaxiter=integer

k-means クラスタリングアルゴリズムの最大反復回数を指定します。

デフォルト50

clusMethod="FC" | "KMPP" | "RANDOM" | 64-bit-integer

k-means クラスタリングの初期重心タイプを指定します。

デフォルトKMPP
FC初期重心タイプとして高速クラスタリングを指定します。
KMPP初期重心タイプとして k-means plus plus を指定します。
RANDOM初期重心タイプとしてランダム化を指定します。

clusNrestart=integer

初期重心がランダムに選択されたときの再起動の回数を指定します。

デフォルト5

clusRandSeed=integer

初期重心選択で使用する乱数シードを指定します。

display={displayTables}

クライアントに表示するために送信する結果テーブルのリストを指定します。

display パラメーターの指定の詳細については、共通 displayTables パラメーターを参照してください。

eigenVal={casouttable}

eigenVal 行列を保存する出力データテーブルを指定します。

eigenVal パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。

eigenVec={eigOutput}

eigenVector 行列を保存する出力データテーブルを指定します。

eigOutput の値は次のいずれかになります:

* casout={casouttable}

出力固有ベクトルテーブルを指定します。

casout パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。

copyVars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}

1 つ以上の変数を入力テーブルから出力テーブルにコピーします。

別名copyVar

exactScore=TRUE | FALSE

False に設定すると、学習方法が低ランク近似の場合は、高速スコアリング方法を実装します。

別名ES
デフォルトFALSE

id={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}

レコード識別子として使用する変数を指定します。

inputs={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}

分析で使用する変数を指定します。

inputs パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。

別名input

intercept=double

多項式カーネルの定数項を指定します。

別名coefficient0
デフォルト1

kerParam=double

カーネルパラメーターを指定します。

kerType="LINEAR" | "POLYNOMIAL" | "RBF" | 64-bit-integer

カーネル主成分分析に使用するカーネルタイプを指定します。"RBF" は動径基底関数タイプを示します。

別名kernel
kernelType

mapCoeffs={casouttable}

写像原像係数行列を保存する出力データテーブルを指定します。

mapCoeffs パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。

mapParam={mapParm}

写像原像法のパラメーターリストを指定します。

mapParm の値は次のいずれかになります:

intercept=double

写像原像法で使用するカーネルリッジ回帰に対する多項式カーネルの intercept パラメーターを指定します。

デフォルト1
kerParam=double

写像法で使用するカーネルリッジ回帰に対する kernel パラメーターを指定します。

kerType="LINEAR" | "POLYNOMIAL" | "RBF" | 64-bit-integer

写像法で使用するカーネルリッジ回帰に対するカーネルタイプを指定します。

lambda=double

写像原像法で使用するカーネルリッジ回帰に対する L2 正則化項の lambda パラメーターを指定します。

別名L2
デフォルト1

maxClus=integer

k-means クラスタリングで使用する最大クラスター数を指定します。

別名maxc
デフォルト100

method="APPROXIMATE" | "EXACT" | 64-bit-integer

カーネル主成分分析に使用する計算方法を指定します。

order=TRUE | FALSE

True に設定すると、複数のグリッドノードにデータが分散している場合に一貫した結果を生成するために、KPCA_ROWID 変数に基づいて入力データセットの順序が考慮されます。

別名sort
デフォルトFALSE

output={kpcaOutputStatement}

学習データのスコア値を保存する出力データテーブルを指定します。

kpcaOutputStatement の値は次のいずれかになります:

* casout={casouttable}

学習データの出力スコアリングテーブルを指定します。

casout パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。

copyVars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}

1 つ以上の変数を入力テーブルから出力テーブルにコピーします。

別名copyVar
npc=integer

学習データのスコアリングに使用する主成分の数を指定します。

デフォルト4

outputTables={outputTables}

CAS テーブルとしてサーバーに保存する結果テーブルの名前をリストします。

outputTables パラメーターの指定の詳細については、共通 outputTables パラメーターを参照してください。

別名DISPLAYOUT

preimage=TRUE | FALSE

True に設定すると、原像学習を実装します。

別名pre
デフォルトFALSE

preimageMethod="ITERATIVE" | "MAP" | 64-bit-integer

原像学習で使用する方法を指定します。

別名preMethod
デフォルトITERATIVE
ITERATIVE原像の計算に反復法を使用します。
MAP原像の計算に写像法を使用します。

preimageNPC=integer

原像学習で使用する主成分の数を指定します。写像法については、原像スコアリングで使用する主成分の数でもあります。

別名preNPC
デフォルト4

rankThreshold=double

カーネル行列ランクの決定に使用する固有値のしきい値を指定します。

別名threshold
デフォルト1E-08

saveState={casouttable}

将来のスコアリングのために、固有ベクトル行列の状態を保存する出力データテーブルを指定します。

saveState パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。

scale=TRUE | FALSE

True に設定すると、数値変数を各列の標準偏差で尺度化します。

別名scaling
デフォルトFALSE

* table={castable}

入力テーブルの設定を指定します。

table パラメーターの指定の詳細については、共通 castable (形式 1) パラメーターを参照してください。

kPca アクション

カーネル PCA 学習を実行します。

Lua 構文

すべて展開すべて折りたたむ
results, info = s:kernelPca_kPca{
attributes
={{
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
}, {...}},
bwTune
={
method="RANDOMCMSE" | "SCMSE" | 64-bit-integer,
nClus=integer,
nPass=integer,
nSample=integer,
seed=integer
},
center=true | false,
centroids
={
caslib="string",
compress=true | false,
indexVars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>},
label="string",
lifetime=64-bit-integer,
maxMemSize=64-bit-integer,
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD",
name="table-name",
promote=true | false,
replace=true | false,
replication=integer,
tableRedistUpPolicy="DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE",
threadBlockSize=64-bit-integer,
timeStamp="string",
where={"string-1" <, "string-2", ...>}
},
centroidsPC
={
caslib="string",
compress=true | false,
indexVars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>},
label="string",
lifetime=64-bit-integer,
maxMemSize=64-bit-integer,
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD",
name="table-name",
promote=true | false,
replace=true | false,
replication=integer,
tableRedistUpPolicy="DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE",
threadBlockSize=64-bit-integer,
timeStamp="string",
where={"string-1" <, "string-2", ...>}
},
clusCCriterion=double,
clusMaxiter=integer,
clusMethod="FC" | "KMPP" | "RANDOM" | 64-bit-integer,
clusNrestart=integer,
clusRandSeed=integer,
display
={
caseSensitive=true | false,
exclude=true | false,
excludeAll=true | false,
keyIsPath=true | false,
names={"string-1" <, "string-2", ...>},
pathType="LABEL" | "NAME",
traceNames=true | false
},
eigenVal
={
caslib="string",
compress=true | false,
indexVars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>},
label="string",
lifetime=64-bit-integer,
maxMemSize=64-bit-integer,
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD",
name="table-name",
promote=true | false,
replace=true | false,
replication=integer,
tableRedistUpPolicy="DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE",
threadBlockSize=64-bit-integer,
timeStamp="string",
where={"string-1" <, "string-2", ...>}
},
eigenVec
={
casout
={
caslib="string"
compress=true | false
indexVars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}
label="string"
lifetime=64-bit-integer
maxMemSize=64-bit-integer
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD"
name="table-name"
promote=true | false
replace=true | false
replication=integer
tableRedistUpPolicy="DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE"
threadBlockSize=64-bit-integer
timeStamp="string"
where={"string-1" <, "string-2", ...>}
},
copyVars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}
},
exactScore=true | false,
id={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>},
inputs
={{
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
}, {...}},
intercept=double,
kerParam=double,
kerType="LINEAR" | "POLYNOMIAL" | "RBF" | 64-bit-integer,
mapCoeffs
={
caslib="string",
compress=true | false,
indexVars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>},
label="string",
lifetime=64-bit-integer,
maxMemSize=64-bit-integer,
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD",
name="table-name",
promote=true | false,
replace=true | false,
replication=integer,
tableRedistUpPolicy="DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE",
threadBlockSize=64-bit-integer,
timeStamp="string",
where={"string-1" <, "string-2", ...>}
},
mapParam
={
intercept=double,
kerParam=double,
kerType="LINEAR" | "POLYNOMIAL" | "RBF" | 64-bit-integer,
lambda=double
},
maxClus=integer,
method="APPROXIMATE" | "EXACT" | 64-bit-integer,
order=true | false,
output
={
casout
={
caslib="string"
compress=true | false
indexVars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}
label="string"
lifetime=64-bit-integer
maxMemSize=64-bit-integer
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD"
name="table-name"
promote=true | false
replace=true | false
replication=integer
tableRedistUpPolicy="DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE"
threadBlockSize=64-bit-integer
timeStamp="string"
where={"string-1" <, "string-2", ...>}
},
copyVars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>},
npc=integer
},
outputTables
={
groupByVarsRaw=true | false,
includeAll=true | false,
names={"string-1" <, "string-2", ...>} | {key-1={casouttable-1} <, key-2={casouttable-2}, ...>},
repeated=true | false,
replace=true | false
},
preimage=true | false,
preimageMethod="ITERATIVE" | "MAP" | 64-bit-integer,
preimageNPC=integer,
rankThreshold=double,
saveState
={
caslib="string",
compress=true | false,
indexVars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>},
label="string",
lifetime=64-bit-integer,
maxMemSize=64-bit-integer,
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD",
name="table-name",
promote=true | false,
replace=true | false,
replication=integer,
tableRedistUpPolicy="DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE",
threadBlockSize=64-bit-integer,
timeStamp="string",
where={"string-1" <, "string-2", ...>}
},
scale=true | false,
required parameter table
={
caslib="string",
computedOnDemand=true | false,
computedVars
={{
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
}, {...}},
computedVarsProgram="string",
dataSourceOptions={key-1=any-list-or-data-type-1 <, key-2=any-list-or-data-type-2, ...>},
groupBy
={{
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
}, {...}},
groupByMode="NOSORT" | "REDISTRIBUTE",
importOptions={fileType="ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DELIMITED" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SOUND" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters},
required parameter name="table-name",
orderBy
={{
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
}, {...}},
singlePass=true | false,
vars
={{
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
}, {...}},
where="where-expression",
whereTable
={
casLib="string"
dataSourceOptions={adls_noreq-parameters | bigquery-parameters | cas_noreq-parameters | clouddex-parameters | db2-parameters | dnfs-parameters | esp-parameters | fedsvr-parameters | gcs_noreq-parameters | hadoop-parameters | hana-parameters | impala-parameters | informix-parameters | jdbc-parameters | mongodb-parameters | mysql-parameters | odbc-parameters | oracle-parameters | path-parameters | postgres-parameters | redshift-parameters | s3-parameters | sapiq-parameters | sforce-parameters | singlestore_standard-parameters | snowflake-parameters | spark-parameters | spde-parameters | sqlserver-parameters | ss_noreq-parameters | teradata-parameters | vertica-parameters | yellowbrick-parameters}
importOptions={fileType="ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DELIMITED" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SOUND" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}
required parameter name="table-name"
vars
={{
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
}, {...}}
where="where-expression"
}
}
}
必須パラメーター

要約: 入力テーブルと出力テーブル

行にサブパラメーターが含まれる場合は、サブパラメーターに名前、caslibなどを指定できます。サブパラメーターが含まれない場合は、パラメーターに名前、caslibなどを指定できます。

入力テーブルの読み込みパラメーター

パラメーター

サブパラメーター

説明

required parametertable

—

入力テーブルの設定を指定します。

出力テーブルの作成パラメーター

パラメーター

サブパラメーター

説明

 centroids

—

重心行列を保存する出力データテーブルを指定します。

 centroidsPC

—

KPCA 主成分の重心行列を保存する出力データテーブルを指定します。

 eigenVal

—

eigenVal 行列を保存する出力データテーブルを指定します。

 eigenVec

required parametercasout

eigenVector 行列を保存する出力データテーブルを指定します。

 mapCoeffs

—

写像原像係数行列を保存する出力データテーブルを指定します。

 output

required parametercasout

学習データのスコア値を保存する出力データテーブルを指定します。

 outputTables

names

CAS テーブルとしてサーバーに保存する結果テーブルの名前をリストします。

 saveState

—

将来のスコアリングのために、固有ベクトル行列の状態を保存する出力データテーブルを指定します。

パラメーターの説明

attributes={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}

変数属性を指定します。

attributes パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。

別名attribute

bwTune={bwTune}

RBF カーネルバンド幅調整のパラメーターリストを指定します。

bwTune の値は次のいずれかになります:

method="RANDOMCMSE" | "SCMSE" | 64-bit-integer

バンド幅調整で使用する方法を指定します: 最大固有値和のランダム基準法 (random CMSE) または最大固有値和のスケーラブル基準法 (SCMSE)。

nClus=integer

調整方法が最大固有値和のスケーラブル基準法 (SCMSE) である場合、バンド幅調整で使用するクラスターの数を指定します。

デフォルト100
nPass=integer

調整方法が最大固有値和のランダム基準法 (random CMSE) である場合、バンド幅調整で使用するパスの数を指定します。

デフォルト10
nSample=integer

調整方法が最大固有値和のランダム基準法 (random CMSE) である場合、バンド幅調整で使用する無作為標本サイズを指定します。

デフォルト100
seed=integer

バンド幅調整で使用する乱数シードを指定します。

center=true | false

True に設定すると、数値変数を各列の平均で中心化します。

別名centering
デフォルトfalse

centroids={casouttable}

重心行列を保存する出力データテーブルを指定します。

centroids パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。

centroidsPC={casouttable}

KPCA 主成分の重心行列を保存する出力データテーブルを指定します。

centroidsPC パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。

clusCCriterion=double

k-means クラスタリングアルゴリズムの収束基準を指定します。

別名cc
デフォルト0.02

clusMaxiter=integer

k-means クラスタリングアルゴリズムの最大反復回数を指定します。

デフォルト50

clusMethod="FC" | "KMPP" | "RANDOM" | 64-bit-integer

k-means クラスタリングの初期重心タイプを指定します。

デフォルトKMPP
FC初期重心タイプとして高速クラスタリングを指定します。
KMPP初期重心タイプとして k-means plus plus を指定します。
RANDOM初期重心タイプとしてランダム化を指定します。

clusNrestart=integer

初期重心がランダムに選択されたときの再起動の回数を指定します。

デフォルト5

clusRandSeed=integer

初期重心選択で使用する乱数シードを指定します。

display={displayTables}

クライアントに表示するために送信する結果テーブルのリストを指定します。

display パラメーターの指定の詳細については、共通 displayTables パラメーターを参照してください。

eigenVal={casouttable}

eigenVal 行列を保存する出力データテーブルを指定します。

eigenVal パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。

eigenVec={eigOutput}

eigenVector 行列を保存する出力データテーブルを指定します。

eigOutput の値は次のいずれかになります:

* casout={casouttable}

出力固有ベクトルテーブルを指定します。

casout パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。

copyVars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}

1 つ以上の変数を入力テーブルから出力テーブルにコピーします。

別名copyVar

exactScore=true | false

False に設定すると、学習方法が低ランク近似の場合は、高速スコアリング方法を実装します。

別名ES
デフォルトfalse

id={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}

レコード識別子として使用する変数を指定します。

inputs={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}

分析で使用する変数を指定します。

inputs パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。

別名input

intercept=double

多項式カーネルの定数項を指定します。

別名coefficient0
デフォルト1

kerParam=double

カーネルパラメーターを指定します。

kerType="LINEAR" | "POLYNOMIAL" | "RBF" | 64-bit-integer

カーネル主成分分析に使用するカーネルタイプを指定します。"RBF" は動径基底関数タイプを示します。

別名kernel
kernelType

mapCoeffs={casouttable}

写像原像係数行列を保存する出力データテーブルを指定します。

mapCoeffs パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。

mapParam={mapParm}

写像原像法のパラメーターリストを指定します。

mapParm の値は次のいずれかになります:

intercept=double

写像原像法で使用するカーネルリッジ回帰に対する多項式カーネルの intercept パラメーターを指定します。

デフォルト1
kerParam=double

写像法で使用するカーネルリッジ回帰に対する kernel パラメーターを指定します。

kerType="LINEAR" | "POLYNOMIAL" | "RBF" | 64-bit-integer

写像法で使用するカーネルリッジ回帰に対するカーネルタイプを指定します。

lambda=double

写像原像法で使用するカーネルリッジ回帰に対する L2 正則化項の lambda パラメーターを指定します。

別名L2
デフォルト1

maxClus=integer

k-means クラスタリングで使用する最大クラスター数を指定します。

別名maxc
デフォルト100

method="APPROXIMATE" | "EXACT" | 64-bit-integer

カーネル主成分分析に使用する計算方法を指定します。

order=true | false

True に設定すると、複数のグリッドノードにデータが分散している場合に一貫した結果を生成するために、KPCA_ROWID 変数に基づいて入力データセットの順序が考慮されます。

別名sort
デフォルトfalse

output={kpcaOutputStatement}

学習データのスコア値を保存する出力データテーブルを指定します。

kpcaOutputStatement の値は次のいずれかになります:

* casout={casouttable}

学習データの出力スコアリングテーブルを指定します。

casout パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。

copyVars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}

1 つ以上の変数を入力テーブルから出力テーブルにコピーします。

別名copyVar
npc=integer

学習データのスコアリングに使用する主成分の数を指定します。

デフォルト4

outputTables={outputTables}

CAS テーブルとしてサーバーに保存する結果テーブルの名前をリストします。

outputTables パラメーターの指定の詳細については、共通 outputTables パラメーターを参照してください。

別名DISPLAYOUT

preimage=true | false

True に設定すると、原像学習を実装します。

別名pre
デフォルトfalse

preimageMethod="ITERATIVE" | "MAP" | 64-bit-integer

原像学習で使用する方法を指定します。

別名preMethod
デフォルトITERATIVE
ITERATIVE原像の計算に反復法を使用します。
MAP原像の計算に写像法を使用します。

preimageNPC=integer

原像学習で使用する主成分の数を指定します。写像法については、原像スコアリングで使用する主成分の数でもあります。

別名preNPC
デフォルト4

rankThreshold=double

カーネル行列ランクの決定に使用する固有値のしきい値を指定します。

別名threshold
デフォルト1E-08

saveState={casouttable}

将来のスコアリングのために、固有ベクトル行列の状態を保存する出力データテーブルを指定します。

saveState パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。

scale=true | false

True に設定すると、数値変数を各列の標準偏差で尺度化します。

別名scaling
デフォルトfalse

* table={castable}

入力テーブルの設定を指定します。

table パラメーターの指定の詳細については、共通 castable (形式 1) パラメーターを参照してください。

kPca アクション

カーネル PCA 学習を実行します。

Python 構文

すべて展開すべて折りたたむ
results=s.kernelPca.kPca(
attributes
=[{
"format":"string",
"formattedLength":integer,
"label":"string",
required parameter "name":"variable-name",
"nfd":integer,
"nfl":integer
}<, {...}>],
bwTune
={
"method":"RANDOMCMSE" | "SCMSE" | 64-bit-integer,
"nClus":integer,
"nPass":integer,
"nSample":integer,
"seed":integer
},
center=True | False,
centroids
={
"caslib":"string",
"compress":True | False,
"indexVars":["variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>],
"label":"string",
"lifetime":64-bit-integer,
"maxMemSize":64-bit-integer,
"memoryFormat":"DVR" | "INHERIT" | "STANDARD",
"name":"table-name",
"promote":True | False,
"replace":True | False,
"replication":integer,
"tableRedistUpPolicy":"DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE",
"threadBlockSize":64-bit-integer,
"timeStamp":"string",
"where":["string-1" <, "string-2", ...>]
},
centroidsPC
={
"caslib":"string",
"compress":True | False,
"indexVars":["variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>],
"label":"string",
"lifetime":64-bit-integer,
"maxMemSize":64-bit-integer,
"memoryFormat":"DVR" | "INHERIT" | "STANDARD",
"name":"table-name",
"promote":True | False,
"replace":True | False,
"replication":integer,
"tableRedistUpPolicy":"DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE",
"threadBlockSize":64-bit-integer,
"timeStamp":"string",
"where":["string-1" <, "string-2", ...>]
},
clusCCriterion=double,
clusMaxiter=integer,
clusMethod="FC" | "KMPP" | "RANDOM" | 64-bit-integer,
clusNrestart=integer,
clusRandSeed=integer,
display
={
"caseSensitive":True | False,
"exclude":True | False,
"excludeAll":True | False,
"keyIsPath":True | False,
"names":["string-1" <, "string-2", ...>],
"pathType":"LABEL" | "NAME",
"traceNames":True | False
},
eigenVal
={
"caslib":"string",
"compress":True | False,
"indexVars":["variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>],
"label":"string",
"lifetime":64-bit-integer,
"maxMemSize":64-bit-integer,
"memoryFormat":"DVR" | "INHERIT" | "STANDARD",
"name":"table-name",
"promote":True | False,
"replace":True | False,
"replication":integer,
"tableRedistUpPolicy":"DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE",
"threadBlockSize":64-bit-integer,
"timeStamp":"string",
"where":["string-1" <, "string-2", ...>]
},
eigenVec
={
"casout"
:{
"caslib":"string"
"compress":True | False
"indexVars":["variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>]
"label":"string"
"lifetime":64-bit-integer
"maxMemSize":64-bit-integer
"memoryFormat":"DVR" | "INHERIT" | "STANDARD"
"name":"table-name"
"promote":True | False
"replace":True | False
"replication":integer
"tableRedistUpPolicy":"DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE"
"threadBlockSize":64-bit-integer
"timeStamp":"string"
"where":["string-1" <, "string-2", ...>]
},
"copyVars":["variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>]
},
exactScore=True | False,
id=["variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>],
inputs
=[{
"format":"string",
"formattedLength":integer,
"label":"string",
required parameter "name":"variable-name",
"nfd":integer,
"nfl":integer
}<, {...}>],
intercept=double,
kerParam=double,
kerType="LINEAR" | "POLYNOMIAL" | "RBF" | 64-bit-integer,
mapCoeffs
={
"caslib":"string",
"compress":True | False,
"indexVars":["variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>],
"label":"string",
"lifetime":64-bit-integer,
"maxMemSize":64-bit-integer,
"memoryFormat":"DVR" | "INHERIT" | "STANDARD",
"name":"table-name",
"promote":True | False,
"replace":True | False,
"replication":integer,
"tableRedistUpPolicy":"DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE",
"threadBlockSize":64-bit-integer,
"timeStamp":"string",
"where":["string-1" <, "string-2", ...>]
},
mapParam
={
"intercept":double,
"kerParam":double,
"kerType":"LINEAR" | "POLYNOMIAL" | "RBF" | 64-bit-integer,
"lambda_":double
},
maxClus=integer,
method="APPROXIMATE" | "EXACT" | 64-bit-integer,
order=True | False,
output
={
"casout"
:{
"caslib":"string"
"compress":True | False
"indexVars":["variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>]
"label":"string"
"lifetime":64-bit-integer
"maxMemSize":64-bit-integer
"memoryFormat":"DVR" | "INHERIT" | "STANDARD"
"name":"table-name"
"promote":True | False
"replace":True | False
"replication":integer
"tableRedistUpPolicy":"DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE"
"threadBlockSize":64-bit-integer
"timeStamp":"string"
"where":["string-1" <, "string-2", ...>]
},
"copyVars":["variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>],
"npc":integer
},
outputTables
={
"groupByVarsRaw":True | False,
"includeAll":True | False,
"names":["string-1" <, "string-2", ...>] | {"key-1":{casouttable-1} <, "key-2":{casouttable-2}, ...>},
"repeated":True | False,
"replace":True | False
},
preimage=True | False,
preimageMethod="ITERATIVE" | "MAP" | 64-bit-integer,
preimageNPC=integer,
rankThreshold=double,
saveState
={
"caslib":"string",
"compress":True | False,
"indexVars":["variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>],
"label":"string",
"lifetime":64-bit-integer,
"maxMemSize":64-bit-integer,
"memoryFormat":"DVR" | "INHERIT" | "STANDARD",
"name":"table-name",
"promote":True | False,
"replace":True | False,
"replication":integer,
"tableRedistUpPolicy":"DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE",
"threadBlockSize":64-bit-integer,
"timeStamp":"string",
"where":["string-1" <, "string-2", ...>]
},
scale=True | False,
required parameter table
={
"caslib":"string",
"computedOnDemand":True | False,
"computedVars"
:[{
"format":"string",
"formattedLength":integer,
"label":"string",
required parameter "name":"variable-name",
"nfd":integer,
"nfl":integer
}<, {...}>],
"computedVarsProgram":"string",
"dataSourceOptions":{"key-1":{any-list-or-data-type-1} <, "key-2":{any-list-or-data-type-2}, ...>},
"groupBy"
:[{
"format":"string",
"formattedLength":integer,
"label":"string",
required parameter "name":"variable-name",
"nfd":integer,
"nfl":integer
}<, {...}>],
"groupByMode":"NOSORT" | "REDISTRIBUTE",
"importOptions":{"fileType":"ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DELIMITED" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SOUND" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters},
required parameter "name":"table-name",
"orderBy"
:[{
"format":"string",
"formattedLength":integer,
"label":"string",
required parameter "name":"variable-name",
"nfd":integer,
"nfl":integer
}<, {...}>],
"singlePass":True | False,
"vars"
:[{
"format":"string",
"formattedLength":integer,
"label":"string",
required parameter "name":"variable-name",
"nfd":integer,
"nfl":integer
}<, {...}>],
"where":"where-expression",
"whereTable"
:{
"casLib":"string"
"dataSourceOptions":{adls_noreq-parameters | bigquery-parameters | cas_noreq-parameters | clouddex-parameters | db2-parameters | dnfs-parameters | esp-parameters | fedsvr-parameters | gcs_noreq-parameters | hadoop-parameters | hana-parameters | impala-parameters | informix-parameters | jdbc-parameters | mongodb-parameters | mysql-parameters | odbc-parameters | oracle-parameters | path-parameters | postgres-parameters | redshift-parameters | s3-parameters | sapiq-parameters | sforce-parameters | singlestore_standard-parameters | snowflake-parameters | spark-parameters | spde-parameters | sqlserver-parameters | ss_noreq-parameters | teradata-parameters | vertica-parameters | yellowbrick-parameters}
"importOptions":{"fileType":"ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DELIMITED" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SOUND" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}
required parameter "name":"table-name"
"vars"
:[{
"format":"string",
"formattedLength":integer,
"label":"string",
required parameter "name":"variable-name",
"nfd":integer,
"nfl":integer
}<, {...}>]
"where":"where-expression"
}
}
)
必須パラメーター

要約: 入力テーブルと出力テーブル

行にサブパラメーターが含まれる場合は、サブパラメーターに名前、caslibなどを指定できます。サブパラメーターが含まれない場合は、パラメーターに名前、caslibなどを指定できます。

入力テーブルの読み込みパラメーター

パラメーター

サブパラメーター

説明

required parametertable

—

入力テーブルの設定を指定します。

出力テーブルの作成パラメーター

パラメーター

サブパラメーター

説明

 centroids

—

重心行列を保存する出力データテーブルを指定します。

 centroidsPC

—

KPCA 主成分の重心行列を保存する出力データテーブルを指定します。

 eigenVal

—

eigenVal 行列を保存する出力データテーブルを指定します。

 eigenVec

required parametercasout

eigenVector 行列を保存する出力データテーブルを指定します。

 mapCoeffs

—

写像原像係数行列を保存する出力データテーブルを指定します。

 output

required parametercasout

学習データのスコア値を保存する出力データテーブルを指定します。

 outputTables

names

CAS テーブルとしてサーバーに保存する結果テーブルの名前をリストします。

 saveState

—

将来のスコアリングのために、固有ベクトル行列の状態を保存する出力データテーブルを指定します。

パラメーターの説明

attributes=[{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>]

変数属性を指定します。

attributes パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。

別名attribute

bwTune={bwTune}

RBF カーネルバンド幅調整のパラメーターリストを指定します。

bwTune の値は次のいずれかになります:

"method":"RANDOMCMSE" | "SCMSE" | 64-bit-integer

バンド幅調整で使用する方法を指定します: 最大固有値和のランダム基準法 (random CMSE) または最大固有値和のスケーラブル基準法 (SCMSE)。

"nClus":integer

調整方法が最大固有値和のスケーラブル基準法 (SCMSE) である場合、バンド幅調整で使用するクラスターの数を指定します。

デフォルト100
"nPass":integer

調整方法が最大固有値和のランダム基準法 (random CMSE) である場合、バンド幅調整で使用するパスの数を指定します。

デフォルト10
"nSample":integer

調整方法が最大固有値和のランダム基準法 (random CMSE) である場合、バンド幅調整で使用する無作為標本サイズを指定します。

デフォルト100
"seed":integer

バンド幅調整で使用する乱数シードを指定します。

center=True | False

True に設定すると、数値変数を各列の平均で中心化します。

別名centering
デフォルトFalse

centroids={casouttable}

重心行列を保存する出力データテーブルを指定します。

centroids パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。

centroidsPC={casouttable}

KPCA 主成分の重心行列を保存する出力データテーブルを指定します。

centroidsPC パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。

clusCCriterion=double

k-means クラスタリングアルゴリズムの収束基準を指定します。

別名cc
デフォルト0.02

clusMaxiter=integer

k-means クラスタリングアルゴリズムの最大反復回数を指定します。

デフォルト50

clusMethod="FC" | "KMPP" | "RANDOM" | 64-bit-integer

k-means クラスタリングの初期重心タイプを指定します。

デフォルトKMPP
FC初期重心タイプとして高速クラスタリングを指定します。
KMPP初期重心タイプとして k-means plus plus を指定します。
RANDOM初期重心タイプとしてランダム化を指定します。

clusNrestart=integer

初期重心がランダムに選択されたときの再起動の回数を指定します。

デフォルト5

clusRandSeed=integer

初期重心選択で使用する乱数シードを指定します。

display={displayTables}

クライアントに表示するために送信する結果テーブルのリストを指定します。

display パラメーターの指定の詳細については、共通 displayTables パラメーターを参照してください。

eigenVal={casouttable}

eigenVal 行列を保存する出力データテーブルを指定します。

eigenVal パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。

eigenVec={eigOutput}

eigenVector 行列を保存する出力データテーブルを指定します。

eigOutput の値は次のいずれかになります:

* "casout":{casouttable}

出力固有ベクトルテーブルを指定します。

casout パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。

"copyVars":["variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>]

1 つ以上の変数を入力テーブルから出力テーブルにコピーします。

別名copyVar

exactScore=True | False

False に設定すると、学習方法が低ランク近似の場合は、高速スコアリング方法を実装します。

別名ES
デフォルトFalse

id=["variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>]

レコード識別子として使用する変数を指定します。

inputs=[{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>]

分析で使用する変数を指定します。

inputs パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。

別名input

intercept=double

多項式カーネルの定数項を指定します。

別名coefficient0
デフォルト1

kerParam=double

カーネルパラメーターを指定します。

kerType="LINEAR" | "POLYNOMIAL" | "RBF" | 64-bit-integer

カーネル主成分分析に使用するカーネルタイプを指定します。"RBF" は動径基底関数タイプを示します。

別名kernel
kernelType

mapCoeffs={casouttable}

写像原像係数行列を保存する出力データテーブルを指定します。

mapCoeffs パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。

mapParam={mapParm}

写像原像法のパラメーターリストを指定します。

mapParm の値は次のいずれかになります:

"intercept":double

写像原像法で使用するカーネルリッジ回帰に対する多項式カーネルの intercept パラメーターを指定します。

デフォルト1
"kerParam":double

写像法で使用するカーネルリッジ回帰に対する kernel パラメーターを指定します。

"kerType":"LINEAR" | "POLYNOMIAL" | "RBF" | 64-bit-integer

写像法で使用するカーネルリッジ回帰に対するカーネルタイプを指定します。

"lambda_":double

写像原像法で使用するカーネルリッジ回帰に対する L2 正則化項の lambda パラメーターを指定します。

別名L2
デフォルト1

maxClus=integer

k-means クラスタリングで使用する最大クラスター数を指定します。

別名maxc
デフォルト100

method="APPROXIMATE" | "EXACT" | 64-bit-integer

カーネル主成分分析に使用する計算方法を指定します。

order=True | False

True に設定すると、複数のグリッドノードにデータが分散している場合に一貫した結果を生成するために、KPCA_ROWID 変数に基づいて入力データセットの順序が考慮されます。

別名sort
デフォルトFalse

output={kpcaOutputStatement}

学習データのスコア値を保存する出力データテーブルを指定します。

kpcaOutputStatement の値は次のいずれかになります:

* "casout":{casouttable}

学習データの出力スコアリングテーブルを指定します。

casout パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。

"copyVars":["variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>]

1 つ以上の変数を入力テーブルから出力テーブルにコピーします。

別名copyVar
"npc":integer

学習データのスコアリングに使用する主成分の数を指定します。

デフォルト4

outputTables={outputTables}

CAS テーブルとしてサーバーに保存する結果テーブルの名前をリストします。

outputTables パラメーターの指定の詳細については、共通 outputTables パラメーターを参照してください。

別名DISPLAYOUT

preimage=True | False

True に設定すると、原像学習を実装します。

別名pre
デフォルトFalse

preimageMethod="ITERATIVE" | "MAP" | 64-bit-integer

原像学習で使用する方法を指定します。

別名preMethod
デフォルトITERATIVE
ITERATIVE原像の計算に反復法を使用します。
MAP原像の計算に写像法を使用します。

preimageNPC=integer

原像学習で使用する主成分の数を指定します。写像法については、原像スコアリングで使用する主成分の数でもあります。

別名preNPC
デフォルト4

rankThreshold=double

カーネル行列ランクの決定に使用する固有値のしきい値を指定します。

別名threshold
デフォルト1E-08

saveState={casouttable}

将来のスコアリングのために、固有ベクトル行列の状態を保存する出力データテーブルを指定します。

saveState パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。

scale=True | False

True に設定すると、数値変数を各列の標準偏差で尺度化します。

別名scaling
デフォルトFalse

* table={castable}

入力テーブルの設定を指定します。

table パラメーターの指定の詳細については、共通 castable (形式 1) パラメーターを参照してください。

kPca アクション

カーネル PCA 学習を実行します。

R 構文

すべて展開すべて折りたたむ
results <– cas.kernelPca.kPca(s,
attributes
=list( list(
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
) <, list(...)>),
bwTune
=list(
method="RANDOMCMSE" | "SCMSE" | 64-bit-integer,
nClus=integer,
nPass=integer,
nSample=integer,
seed=integer
),
center=TRUE | FALSE,
centroids
=list(
caslib="string",
compress=TRUE | FALSE,
indexVars=list("variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>),
label="string",
lifetime=64-bit-integer,
maxMemSize=64-bit-integer,
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD",
name="table-name",
promote=TRUE | FALSE,
replace=TRUE | FALSE,
replication=integer,
tableRedistUpPolicy="DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE",
threadBlockSize=64-bit-integer,
timeStamp="string",
where=list("string-1" <, "string-2", ...>)
),
centroidsPC
=list(
caslib="string",
compress=TRUE | FALSE,
indexVars=list("variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>),
label="string",
lifetime=64-bit-integer,
maxMemSize=64-bit-integer,
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD",
name="table-name",
promote=TRUE | FALSE,
replace=TRUE | FALSE,
replication=integer,
tableRedistUpPolicy="DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE",
threadBlockSize=64-bit-integer,
timeStamp="string",
where=list("string-1" <, "string-2", ...>)
),
clusCCriterion=double,
clusMaxiter=integer,
clusMethod="FC" | "KMPP" | "RANDOM" | 64-bit-integer,
clusNrestart=integer,
clusRandSeed=integer,
display
=list(
caseSensitive=TRUE | FALSE,
exclude=TRUE | FALSE,
excludeAll=TRUE | FALSE,
keyIsPath=TRUE | FALSE,
names=list("string-1" <, "string-2", ...>),
pathType="LABEL" | "NAME",
traceNames=TRUE | FALSE
),
eigenVal
=list(
caslib="string",
compress=TRUE | FALSE,
indexVars=list("variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>),
label="string",
lifetime=64-bit-integer,
maxMemSize=64-bit-integer,
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD",
name="table-name",
promote=TRUE | FALSE,
replace=TRUE | FALSE,
replication=integer,
tableRedistUpPolicy="DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE",
threadBlockSize=64-bit-integer,
timeStamp="string",
where=list("string-1" <, "string-2", ...>)
),
eigenVec
=list(
casout
=list(
caslib="string"
compress=TRUE | FALSE
indexVars=list("variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>)
label="string"
lifetime=64-bit-integer
maxMemSize=64-bit-integer
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD"
name="table-name"
promote=TRUE | FALSE
replace=TRUE | FALSE
replication=integer
tableRedistUpPolicy="DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE"
threadBlockSize=64-bit-integer
timeStamp="string"
where=list("string-1" <, "string-2", ...>)
),
copyVars=list("variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>)
),
exactScore=TRUE | FALSE,
id=list("variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>),
inputs
=list( list(
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
) <, list(...)>),
intercept=double,
kerParam=double,
kerType="LINEAR" | "POLYNOMIAL" | "RBF" | 64-bit-integer,
mapCoeffs
=list(
caslib="string",
compress=TRUE | FALSE,
indexVars=list("variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>),
label="string",
lifetime=64-bit-integer,
maxMemSize=64-bit-integer,
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD",
name="table-name",
promote=TRUE | FALSE,
replace=TRUE | FALSE,
replication=integer,
tableRedistUpPolicy="DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE",
threadBlockSize=64-bit-integer,
timeStamp="string",
where=list("string-1" <, "string-2", ...>)
),
mapParam
=list(
intercept=double,
kerParam=double,
kerType="LINEAR" | "POLYNOMIAL" | "RBF" | 64-bit-integer,
lambda=double
),
maxClus=integer,
method="APPROXIMATE" | "EXACT" | 64-bit-integer,
order=TRUE | FALSE,
output
=list(
casout
=list(
caslib="string"
compress=TRUE | FALSE
indexVars=list("variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>)
label="string"
lifetime=64-bit-integer
maxMemSize=64-bit-integer
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD"
name="table-name"
promote=TRUE | FALSE
replace=TRUE | FALSE
replication=integer
tableRedistUpPolicy="DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE"
threadBlockSize=64-bit-integer
timeStamp="string"
where=list("string-1" <, "string-2", ...>)
),
copyVars=list("variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>),
npc=integer
),
outputTables
=list(
groupByVarsRaw=TRUE | FALSE,
includeAll=TRUE | FALSE,
names=list("string-1" <, "string-2", ...>) | list(key-1=list(casouttable-1) <, key-2=list(casouttable-2), ...>),
repeated=TRUE | FALSE,
replace=TRUE | FALSE
),
preimage=TRUE | FALSE,
preimageMethod="ITERATIVE" | "MAP" | 64-bit-integer,
preimageNPC=integer,
rankThreshold=double,
saveState
=list(
caslib="string",
compress=TRUE | FALSE,
indexVars=list("variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>),
label="string",
lifetime=64-bit-integer,
maxMemSize=64-bit-integer,
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD",
name="table-name",
promote=TRUE | FALSE,
replace=TRUE | FALSE,
replication=integer,
tableRedistUpPolicy="DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE",
threadBlockSize=64-bit-integer,
timeStamp="string",
where=list("string-1" <, "string-2", ...>)
),
scale=TRUE | FALSE,
required parameter table
=list(
caslib="string",
computedOnDemand=TRUE | FALSE,
computedVars
=list( list(
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
) <, list(...)>),
computedVarsProgram="string",
dataSourceOptions=list(key-1=list(any-list-or-data-type-1) <, key-2=list(any-list-or-data-type-2), ...>),
groupBy
=list( list(
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
) <, list(...)>),
groupByMode="NOSORT" | "REDISTRIBUTE",
importOptions=list(fileType="ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DELIMITED" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SOUND" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters),
required parameter name="table-name",
orderBy
=list( list(
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
) <, list(...)>),
singlePass=TRUE | FALSE,
vars
=list( list(
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
) <, list(...)>),
where="where-expression",
whereTable
=list(
casLib="string"
dataSourceOptions=list(adls_noreq-parameters | bigquery-parameters | cas_noreq-parameters | clouddex-parameters | db2-parameters | dnfs-parameters | esp-parameters | fedsvr-parameters | gcs_noreq-parameters | hadoop-parameters | hana-parameters | impala-parameters | informix-parameters | jdbc-parameters | mongodb-parameters | mysql-parameters | odbc-parameters | oracle-parameters | path-parameters | postgres-parameters | redshift-parameters | s3-parameters | sapiq-parameters | sforce-parameters | singlestore_standard-parameters | snowflake-parameters | spark-parameters | spde-parameters | sqlserver-parameters | ss_noreq-parameters | teradata-parameters | vertica-parameters | yellowbrick-parameters)
importOptions=list(fileType="ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DELIMITED" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SOUND" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters)
required parameter name="table-name"
vars
=list( list(
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
) <, list(...)>)
where="where-expression"
)
)
)
必須パラメーター

要約: 入力テーブルと出力テーブル

行にサブパラメーターが含まれる場合は、サブパラメーターに名前、caslibなどを指定できます。サブパラメーターが含まれない場合は、パラメーターに名前、caslibなどを指定できます。

入力テーブルの読み込みパラメーター

パラメーター

サブパラメーター

説明

required parametertable

—

入力テーブルの設定を指定します。

出力テーブルの作成パラメーター

パラメーター

サブパラメーター

説明

 centroids

—

重心行列を保存する出力データテーブルを指定します。

 centroidsPC

—

KPCA 主成分の重心行列を保存する出力データテーブルを指定します。

 eigenVal

—

eigenVal 行列を保存する出力データテーブルを指定します。

 eigenVec

required parametercasout

eigenVector 行列を保存する出力データテーブルを指定します。

 mapCoeffs

—

写像原像係数行列を保存する出力データテーブルを指定します。

 output

required parametercasout

学習データのスコア値を保存する出力データテーブルを指定します。

 outputTables

names

CAS テーブルとしてサーバーに保存する結果テーブルの名前をリストします。

 saveState

—

将来のスコアリングのために、固有ベクトル行列の状態を保存する出力データテーブルを指定します。

パラメーターの説明

attributes=list( list(casinvardesc-1) <, list(casinvardesc-2), ...>)

変数属性を指定します。

attributes パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。

別名attribute

bwTune=list(bwTune)

RBF カーネルバンド幅調整のパラメーターリストを指定します。

bwTune の値は次のいずれかになります:

method="RANDOMCMSE" | "SCMSE" | 64-bit-integer

バンド幅調整で使用する方法を指定します: 最大固有値和のランダム基準法 (random CMSE) または最大固有値和のスケーラブル基準法 (SCMSE)。

nClus=integer

調整方法が最大固有値和のスケーラブル基準法 (SCMSE) である場合、バンド幅調整で使用するクラスターの数を指定します。

デフォルト100
nPass=integer

調整方法が最大固有値和のランダム基準法 (random CMSE) である場合、バンド幅調整で使用するパスの数を指定します。

デフォルト10
nSample=integer

調整方法が最大固有値和のランダム基準法 (random CMSE) である場合、バンド幅調整で使用する無作為標本サイズを指定します。

デフォルト100
seed=integer

バンド幅調整で使用する乱数シードを指定します。

center=TRUE | FALSE

True に設定すると、数値変数を各列の平均で中心化します。

別名centering
デフォルトFALSE

centroids=list(casouttable)

重心行列を保存する出力データテーブルを指定します。

centroids パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。

centroidsPC=list(casouttable)

KPCA 主成分の重心行列を保存する出力データテーブルを指定します。

centroidsPC パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。

clusCCriterion=double

k-means クラスタリングアルゴリズムの収束基準を指定します。

別名cc
デフォルト0.02

clusMaxiter=integer

k-means クラスタリングアルゴリズムの最大反復回数を指定します。

デフォルト50

clusMethod="FC" | "KMPP" | "RANDOM" | 64-bit-integer

k-means クラスタリングの初期重心タイプを指定します。

デフォルトKMPP
FC初期重心タイプとして高速クラスタリングを指定します。
KMPP初期重心タイプとして k-means plus plus を指定します。
RANDOM初期重心タイプとしてランダム化を指定します。

clusNrestart=integer

初期重心がランダムに選択されたときの再起動の回数を指定します。

デフォルト5

clusRandSeed=integer

初期重心選択で使用する乱数シードを指定します。

display=list(displayTables)

クライアントに表示するために送信する結果テーブルのリストを指定します。

display パラメーターの指定の詳細については、共通 displayTables パラメーターを参照してください。

eigenVal=list(casouttable)

eigenVal 行列を保存する出力データテーブルを指定します。

eigenVal パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。

eigenVec=list(eigOutput)

eigenVector 行列を保存する出力データテーブルを指定します。

eigOutput の値は次のいずれかになります:

* casout=list(casouttable)

出力固有ベクトルテーブルを指定します。

casout パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。

copyVars=list("variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>)

1 つ以上の変数を入力テーブルから出力テーブルにコピーします。

別名copyVar

exactScore=TRUE | FALSE

False に設定すると、学習方法が低ランク近似の場合は、高速スコアリング方法を実装します。

別名ES
デフォルトFALSE

id=list("variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>)

レコード識別子として使用する変数を指定します。

inputs=list( list(casinvardesc-1) <, list(casinvardesc-2), ...>)

分析で使用する変数を指定します。

inputs パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。

別名input

intercept=double

多項式カーネルの定数項を指定します。

別名coefficient0
デフォルト1

kerParam=double

カーネルパラメーターを指定します。

kerType="LINEAR" | "POLYNOMIAL" | "RBF" | 64-bit-integer

カーネル主成分分析に使用するカーネルタイプを指定します。"RBF" は動径基底関数タイプを示します。

別名kernel
kernelType

mapCoeffs=list(casouttable)

写像原像係数行列を保存する出力データテーブルを指定します。

mapCoeffs パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。

mapParam=list(mapParm)

写像原像法のパラメーターリストを指定します。

mapParm の値は次のいずれかになります:

intercept=double

写像原像法で使用するカーネルリッジ回帰に対する多項式カーネルの intercept パラメーターを指定します。

デフォルト1
kerParam=double

写像法で使用するカーネルリッジ回帰に対する kernel パラメーターを指定します。

kerType="LINEAR" | "POLYNOMIAL" | "RBF" | 64-bit-integer

写像法で使用するカーネルリッジ回帰に対するカーネルタイプを指定します。

lambda=double

写像原像法で使用するカーネルリッジ回帰に対する L2 正則化項の lambda パラメーターを指定します。

別名L2
デフォルト1

maxClus=integer

k-means クラスタリングで使用する最大クラスター数を指定します。

別名maxc
デフォルト100

method="APPROXIMATE" | "EXACT" | 64-bit-integer

カーネル主成分分析に使用する計算方法を指定します。

order=TRUE | FALSE

True に設定すると、複数のグリッドノードにデータが分散している場合に一貫した結果を生成するために、KPCA_ROWID 変数に基づいて入力データセットの順序が考慮されます。

別名sort
デフォルトFALSE

output=list(kpcaOutputStatement)

学習データのスコア値を保存する出力データテーブルを指定します。

kpcaOutputStatement の値は次のいずれかになります:

* casout=list(casouttable)

学習データの出力スコアリングテーブルを指定します。

casout パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。

copyVars=list("variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>)

1 つ以上の変数を入力テーブルから出力テーブルにコピーします。

別名copyVar
npc=integer

学習データのスコアリングに使用する主成分の数を指定します。

デフォルト4

outputTables=list(outputTables)

CAS テーブルとしてサーバーに保存する結果テーブルの名前をリストします。

outputTables パラメーターの指定の詳細については、共通 outputTables パラメーターを参照してください。

別名DISPLAYOUT

preimage=TRUE | FALSE

True に設定すると、原像学習を実装します。

別名pre
デフォルトFALSE

preimageMethod="ITERATIVE" | "MAP" | 64-bit-integer

原像学習で使用する方法を指定します。

別名preMethod
デフォルトITERATIVE
ITERATIVE原像の計算に反復法を使用します。
MAP原像の計算に写像法を使用します。

preimageNPC=integer

原像学習で使用する主成分の数を指定します。写像法については、原像スコアリングで使用する主成分の数でもあります。

別名preNPC
デフォルト4

rankThreshold=double

カーネル行列ランクの決定に使用する固有値のしきい値を指定します。

別名threshold
デフォルト1E-08

saveState=list(casouttable)

将来のスコアリングのために、固有ベクトル行列の状態を保存する出力データテーブルを指定します。

saveState パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。

scale=TRUE | FALSE

True に設定すると、数値変数を各列の標準偏差で尺度化します。

別名scaling
デフォルトFALSE

* table=list(castable)

入力テーブルの設定を指定します。

table パラメーターの指定の詳細については、共通 castable (形式 1) パラメーターを参照してください。

最終更新: 2026年3月26日