MICROSOFT SQL Server Analysis Services 中的Microsoft群集查看器显示使用Microsoft聚类分析算法生成的挖掘模型。 Microsoft聚类分析算法是一种分段算法，用于浏览数据以识别数据中的异常并创建预测。 有关此算法的详细信息，请参阅 Microsoft聚类分析算法。
注释
若要查看模型中使用的公式和发现的模式的详细信息，请使用Microsoft泛型内容树查看器。 有关详细信息，请参阅 使用Microsoft泛型内容树查看器 或 Microsoft泛型内容树查看器（数据挖掘）浏览模型。
查看器选项卡
在 Analysis Services 中浏览挖掘模型时，模型将显示在模型相应查看器中数据挖掘设计器的 挖掘模型查看器 选项卡上。 Microsoft群集查看器提供以下选项卡用于浏览聚类分析挖掘模型：
群集图
Microsoft群集查看器的 “分类图 ”选项卡显示挖掘模型中的所有分类。 将一个分类连接到另一个分类的线条底纹表示群集相似性强度。 如果底纹为浅色或不存在，则群集并不非常相似。 随着线条变暗，链接的相似性变得更强。 可以通过调整群集右侧的滑块来调整查看器显示的行数。 将滑块调低将仅显示最强的链接。
默认情况下，阴影表示群集的总体。 通过使用 ShadingVariable 和 状态 选项，可以选择底纹表示的属性和状态对。 底纹越暗，表示特定状态的属性分布越大。 随着阴影变浅，分布会减弱。
若要重命名群集，请右键单击其节点，然后选择“ 重命名群集”。 新名称将持久化到服务器。
若要将图表的可见部分复制到剪贴板，请单击“ 复制图形视图”。 若要复制完整关系图，请单击“ 复制整个图形”。 还可以使用 “放大”和“缩小”来进行缩放，或者使用“调整关系图以适合窗口”将图表调整到屏幕大小。
群集概要
“ 分类配置文件 ”选项卡提供模型中算法创建的分类的总体视图。 此视图显示每个属性以及每个群集中属性的分布情况。 每个单元格的信息提示显示分布统计信息，每个列标题的信息提示显示集群数量。 离散属性显示为彩色条形图，连续属性显示为菱形图，表示每个分类中的平均值和标准偏差。 直方图条选项控制直方图中可见的条形数。 如果存在的条形图多于你选择显示的条形图，则保留最重要的条形图，其余条形图将被汇总在一个灰色区域。
可以更改群集的默认名称，以使名称更具描述性。 通过右键单击群集的列标题并选择“ 重命名群集”来重命名群集。 还可以通过选择“ 隐藏”列来隐藏群集。
若要打开提供更大型、更详细分类视图的窗口，请双击 “状态 ”列中的单元格或查看器中的直方图。
单击列标题可按该分类的重要性顺序对属性进行排序。 还可以拖动列以在查看器中对列重新排序。
群集特征
若要使用 “群集特征 ”选项卡，请从 “群集 ”列表中选择一个群集。 选择群集后，可以检查构成该特定群集的特征。 群集包含的属性列在 “变量 ”列中，列出的属性的状态列在 “值 ”列中。 属性状态按重要性顺序列出，根据它们在聚类中出现的概率进行描述。 概率显示在 “概率 ”列中。
分类歧视
可以使用 “分类歧视 ”选项卡比较两个分类之间的属性。 使用 群集 1 和 群集 2 列表选择要比较的群集。 查看器确定分类之间的最重要的差异，并按重要性顺序显示与差异关联的属性状态。 属性右侧的条形图显示哪个群集支持该状态，条形图的大小显示状态对分类的青睐程度。
另请参阅
Microsoft聚类分析算法
挖掘模型查看器任务与操作指南
挖掘模型查看器任务与操作指南
数据挖掘工具
数据挖掘模型查看器