클러스터링 솔루션에 대한 HDBSCAN 구성

HDBSCAN(Hierarchical Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 알고리즘을 군집화 솔루션에 적용하는 것이 좋습니다. HDBSCAN은 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

HDBSCAN 알고리즘을 적용하여 시스템이 클러스터에 할당되지 않은 데이터 샘플을 식별하도록 도울 수 있습니다. 예를 들어 HDBSCAN을 적용하여 주제 검색을 지원할 수 있습니다.

예측 인텔리전스 는 클러스터링 프레임워크에서 기본적으로 k-means 알고리즘을 구현합니다. HDBSCAN은 최소 크기의 클러스터에 대해 작동하고 보다 안정적이고 지속적인 클러스터를 제공하는 데 도움이 될 수 있다는 점을 제외하고는 DBSCAN 클러스터링 알고리즘과 유사합니다. HDBSCAN 작동 방식에 대한 요약은 이 문서를 참조하세요. DBSCAN과 HDBSCAN을 비교하려면 이 문서 와 이 문서를 참조하십시오.

주:

HDBSCAN으로 학습된 클러스터링 솔루션은 클러스터 업데이트를 지원하지 않습니다. 이러한 솔루션에 대한 업데이트가 실패하고 솔루션이 ml_cluster_detail_table에 기록되지 않습니다. 클러스터 업데이트를 사용하려면 DBSCAN 또는 k-means 훈련 방법을 사용하십시오.

프로시저

1. 다음으로 이동 모두 > 예측 인텔리전스 > 클러스터링 > 솔루션 정의.

   

2. 새로 만들기를 선택합니다.
3. 새 클러스터링 솔루션 정의 양식을 만들거나 기존 양식을 사용합니다.
   이 예시 시나리오에서는 아래 이미지와 같이 hdbscan-sf 클러스터링 정의 양식을 생성합니다. 다음과 같이 필드를 구성합니다.

   • 표찰: hdbscan-sf
   • 단어 말뭉치: incident_wc 또는 인시던트 기록 데이터가 있는 다른 단어 말뭉치입니다(릴리스에서는 Washington DC 단어 말뭉치가 필요하지 않으므로 이 필드가 나타나지 않습니다).
   • 테이블: 인시던트 [incident]
   • 필드: 간단한 설명
   • 업데이트 빈도: 업데이트 안 함
   • 스톱 워드: 기본 영어 스톱 워드
   • 교육 빈도: 30일마다
   • 처리 언어: 영어

   

4. 제출 및 교육을 선택합니다.
5. 교육된 양식의 관련 링크 섹션에 있는 고급 솔루션 설정 탭의 선택기에서 솔루션 매개변수를 선택한 다음 새로 만들기를 선택합니다.

   

6. 매개변수 기록을 생성합니다.
   1. 솔루션 매개변수 필드에서 검색 아이콘을 클릭합니다.
   2. ML 솔루션 매개 변수 화면에서 클러스터링에 HDBSCAN 알고리즘 사용을 선택합니다.

      

7. 제출을 선택합니다.
   HDBSCAN 알고리즘이 기록에 적용된 고급 솔루션 설정 기록이 나타납니다. 사용자 입력 필드는 이 알고리즘에 적용되지 않으므로 회색으로 표시됩니다.

   

8. 제출을 선택합니다.
   결과: HDBSCAN은 클러스터링 솔루션에 맞게 구성됩니다. 해당 솔루션 매개변수는 클러스터링 솔루션 정의 양식의 고급 솔루션 설정 탭에 나타납니다.

   

관련 태스크

• 클러스터링 솔루션 만들기 및 교육