클러스터링 솔루션에 대한 DBSCAN 구성

DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 알고리즘을 클러스터링 솔루션에 적용하는 것이 좋습니다. DBSCAN은 기본 클러스터링 알고리즘인 k-means의 대안으로 사용할 수 있습니다.

시작하기 전에

주:

ML 솔루션에서 고급 설정을 구성하는 것은 선택 사항입니다. 이러한 설정을 구성하도록 선택하는 경우 솔루션에서 사용하도록 설정하는 기술에 대해 잘 알고 있어야 하며 기술이 제공하는 기능을 통해 사용 사례가 이점을 얻을 수 있는지 확인합니다. 자세한 내용은 에 대한 ServiceNow 커뮤니티클러스터링 고급 매개 변수로 심층 분석 문서를 참조하십시오.

• 클러스터링 솔루션 정의를 생성하거나 기존 정의를 사용합니다.
• 필요한 역할: admin 또는 ml_admin

이 태스크 정보

예측 인텔리전스는 클러스터링 프레임워크에서 기본적으로 k-means 알고리즘을 사용합니다. DBSCAN은 데이터 마이닝 및 머신 러닝에도 사용되는 또 다른 클러스터링 알고리즘입니다. 일부 사용자는 클러스터링 전에 데이터에서 클러스터 수를 지정할 필요가 없으므로 DBSCAN을 선호합니다. 각 알고리즘의 장단점에 대한 요약은 이 대화 및 이 문서를 참조하세요.

이 예제 시나리오에서는 클러스터링 솔루션에 DBSCAN을 적용합니다.

프로시저

1. 다음으로 이동 모두 > 예측 인텔리전스 > 클러스터링 > 솔루션 정의.
2. 클러스터링 솔루션 정의 양식을 엽니다.
   이 예시 시나리오에서는 인시던트 클러스터링 솔루션 정의 양식을 사용합니다.

   

3. 폼의 관련 링크 섹션에 있는 고급 솔루션 설정 탭의 선택기에서 솔루션 매개변수를 선택한 다음 신규를 클릭합니다.

   

4. 매개변수 기록을 생성합니다.
   1. 솔루션 매개변수 필드에서 검색 아이콘을 선택합니다.
   2. ML 솔루션 매개변수 화면에서 클러스터링에 DBSCAN 알고리즘 사용을 선택합니다.

      

5. 제출을 선택합니다.
   고급 솔루션 설정 기록이 나타납니다. 사용자 입력 필드는 이 알고리즘에 적용되지 않으므로 회색으로 표시됩니다.

   

6. 제출을 선택합니다.

   결과: DBSCAN은 클러스터링 솔루션에 대해 구성됩니다. 해당 솔루션 매개변수는 클러스터링 솔루션 정의 양식의 고급 솔루션 설정 탭에 나타납니다.

   

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• 클러스터링 솔루션 만들기 및 교육