説明
クラスターのメンバーシップの確率の計算に必要なランダム スパニング ツリーの並べ替えには、多くの時間とメモリが必要です。これは、[並列処理] 環境設定で、使用されるコアの数を増やすことによって改善できます。
解決策
[メンバーシップ確率を算出する場合の順列] パラメーターでは、順列と証拠累積を使用して、フィーチャごとにクラスター メンバーシップの確率が算出されます。確率が高い場合、フィーチャは、そのフィーチャが割り当てられているクラスターに属している可能性が極めて高いことを意味します。確率が低い場合、フィーチャは、そのフィーチャが割り当てられているクラスターとはまったく異なることを示します。また、[分析フィールド]、[クラスター サイズ制限]、または [空間的制限] が変更されている場合は、そのフィーチャが別のクラスターに属している可能性があります。
これらの確率の計算には、ランダム スパニング ツリーの順列と証拠累積が使用されます。この計算を大規模なデータセットに対して実行する場合には、相当な時間がかかることがあります。まず反復処理を行って分析に最適なクラスター数を特定し、次に以降の分析の実行で確率を算出することをお勧めします。[並列処理ファクター] 環境変数で、使用されるコアの数を増やすことによって、複数のプロセスにまたがって処理を分割して実行することもできます。