クラスタリングソリューションの HDBSCAN の設定

Hierarchical Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise (HDBSCAN) エンコーディングをクラスタリング ソリューションに適用することを検討してください。K-means が既定のクラスタリング アルゴリズムです。

始める前に

注:

ML ソリューションの詳細設定の構成はオプションです。これらの設定のいずれかを構成する場合は、ソリューションで有効にするテクノロジについて十分な情報が得られていること、およびテクノロジが提供するものからメリットを得るユース ケースがあることを確認してください。詳細については、「https://www.servicenow.com/community/intelligence-ml-articles/dive-deeper-with-clustering-advanced-parameters/ta-p/2695847」を参照してください。

• クラスタリングソリューション定義を作成するか、既存のものを使用します。
• 必要なロール：admin または ml_admin

このタスクについて

HDBSCAN アルゴリズムを適用すると、どのクラスターにも割り当てられていないデータサンプルをシステムが識別できるようになります。たとえば、HDBSCAN を適用してトピックディスカバリーをサポートできます。

予測インテリジェンスは、クラスタリングフレームワークでデフォルトで k-means アルゴリズムを使用します。HSBSCAN は、DBSCAN アルゴリズムに似た別のクラスタリングアルゴリズムですが、最小サイズのクラスターで機能し、より安定した永続的なクラスターを提供するのに役立ちます。HDBSCAN のしくみの概要については、 こちらの記事を参照してください。DBSCAN と HDBSCAN の比較については、 こちらの記事 と こちらの記事を参照してください。

注:

HDBSCAN でトレーニングされたクラスタリングソリューションは、クラスタの更新をサポートしていません。これらのソリューションの更新は失敗し、ソリューションはml_cluster_detail_tableに記録されません。クラスターの更新を有効にする場合は、DBSCAN または k-means 学習方法を使用します。

手順

1. 移動先 すべて > 予測インテリジェンス > クラスタリング > ソリューション定義.

   

2. [新規] をクリックします。
3. 新しいクラスターリングソリューション定義フォームを作成するか、既存のフォームを使用します。
   このシナリオ例では、下の画像のように hdbscan-sf クラスタリング定義フォームを作成します。フィールドを次のように構成します。

   • ラベル: hdbscan-sf
   • ワードコーパス: incident_wc、またはインシデントレコードデータを含むその他のワードコーパス
   • テーブル：インシデント [incident]
   • フィールド:簡単な説明
   • 更新頻度:更新しない
   • ストップワード:デフォルトの英語ストップワード
   • トレーニング頻度:30日ごと
   • 処理言語:英語

   

4. [ Submit & Train] をクリックします。
5. トレーニング済みフォームの [関連リンク] セクションにある [ソリューションの詳細設定] タブで、ピッカーから [ソリューションパラメーター ] を選択し、[ 新規] をクリックします。

   

6. パラメーターレコードを作成します。
   1. [ソリューションパラメーター] フィールドで、検索アイコンをクリックします。
   2. [ML ソリューションパラメーター] 画面で、[ クラスタリングに HDBSCAN を使用] を選択します。

      

7. [送信] をクリックします。
   HDBSCAN アルゴリズムが適用された詳細ソリューション設定レコードが表示されます。

   

8. [送信] をクリックします。
   結果: HDBSCAN はクラスタリングソリューション用に構成されます。そのソリューションパラメーターは、クラスタリングソリューション定義フォームの [ソリューション詳細設定] タブに表示されます。

   

関連タスク

• クラスタリングソリューションを作成してトレーニングする