Configurar DBSCAN para uma solução de cluster

  • Versão de lançamento: Yokohama
  • Atualizado 10 de fev. de 2025
  • 1 min. de leitura

    • Considere aplicar o algoritmo Clustering espacial baseado em densidade de aplicações com ruído (DBSCAN) à sua solução de clustering. O DBSCAN está disponível como uma alternativa ao algoritmo de clustering padrão, k-means.

    Antes de Iniciar

    Nota:
    Definir configurações avançadas em suas soluções de ML é opcional. Se você optar por definir qualquer uma dessas configurações, certifique-se de estar bem informado sobre a tecnologia que está habilitando na solução e de que seu caso de uso se beneficie do que a tecnologia oferece. Para obter mais informações, consulte o artigo Mergulhe mais fundo com Parâmetros avançados de cluster em Comunidade ServiceNow.
    • Crie uma definição de solução de clustering ou use uma existente.
    • Função necessária: admin ou ml_admin

    Por Que e Quando Desempenhar Esta Tarefa

    A Inteligência preditiva usa o algoritmo k-means por padrão em sua estrutura de clustering. DBSCAN é outro algoritmo de clustering que também é usado em mineração de dados e aprendizado de máquina. Alguns usuários preferem o DBSCAN, pois não é necessário especificar o número de clusters nos dados antes do clustering. Para obter um resumo dos prós e contras de cada algoritmo, consulte esta conversa e este artigo.

    Neste cenário de exemplo, você aplica DBSCAN a uma solução de cluster.

    Procedimento

    1. Navegar até Tudo > Inteligência preditiva > Clustering > Definições de solução.
    2. Abra um formulário de definição de solução de clustering.
      Neste cenário de exemplo, você usa um formulário de definição de solução de cluster de incidentes.
      Um exemplo de definição de solução de clustering na qual você aplica o parâmetro DBSCAN.
    3. Na guia Configurações avançadas de solução na seção Links relacionados do formulário, selecione Parâmetros de solução no seletor e clique em Novo.
      Como selecionar a opção Parâmetros de solução para criar o parâmetro.
    4. Crie um registro de parâmetro.
      1. No campo Parâmetros da solução, selecione o ícone de pesquisa.
      2. Na tela Parâmetros da solução de ML, selecione Usar algoritmo DBSCAN para clustering.
        Como criar o registro de parâmetro selecionando o botão Pesquisar e, em seguida, selecionando a Descrição resumida da chave DBSCAN.
    5. Selecione Enviar.
      O registro Configuração de solução avançada é exibido. O campo Entradas do usuário está esmaecido porque não se aplica a este algoritmo.
      Como criar um registro de parâmetro de solução criado a partir dos valores que você acabou de atribuir.
    6. Selecione Enviar.

      Resultado: DBSCAN está configurado para sua solução de clustering. Seu parâmetro de solução aparece na guia Configurações avançadas de solução do formulário de definição de solução de cluster.

      Quando você envia o registro criado, o parâmetro de solução DBSCAN aparece no formulário de definição da solução de cluster.