Considere aplicar o algoritmo de Cluster espacial baseado em densidade hierárquica de aplicações com ruído (HDBSCAN) à sua solução de cluster. HDBSCAN está disponível como uma alternativa ao algoritmo de cluster 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 beneficia do que a tecnologia oferece. Para obter mais informações, consulte Mergulhe mais fundo com os Parâmetros avançados de cluster artigo em Comunidade ServiceNow.
Crie uma definição de solução de cluster ou use uma existente.
Função necessária: administrador ou ml_admin
Por Que e Quando Desempenhar Esta Tarefa
Você pode aplicar o algoritmo HDBSCAN para ajudar o sistema a identificar amostras de dados que não estão atribuídas a nenhum cluster. Por exemplo, você pode aplicar HDBSCAN para oferecer suporte à Descoberta de tópicos.
Inteligência preditiva implementa o. k-means algoritmo por padrão em sua estrutura de cluster. HDBSCAN é semelhante ao algoritmo de cluster DBSCAN, exceto que funciona com clusters de tamanho mínimo e pode ajudar a entregar clusters mais estáveis e persistentes. Para obter um resumo de como o HDBSCAN funciona, consulte este artigo . Para obter uma comparação entre DBSCAN e HDBSCAN, consulte este artigo e. este artigo .
Nota:
As soluções de cluster treinadas com HDBSCAN não são compatíveis com atualizações de cluster. As atualizações nessas soluções falham e as soluções não são registradas em log em ml_cluster_detail_table. Use os métodos de treinamento DBSCAN ou k-means se quiser habilitar atualizações de cluster.
Procedimento
Navegar até Tudo > Inteligência preditiva > Clustering > Definições de solução.
Selecione Novo.
Crie um novo formulário de definição de solução de cluster ou use um existente.
Neste cenário de exemplo, você cria o. hdbscan-sf formulário de definição de cluster como na imagem abaixo. Configure os campos da seguinte forma:
Rótulo : hdbscan-sf
Corpus de palavras : incident_wc ou qualquer outro corpus de palavras que tenha dados de registro de incidente (do Washington DC um corpus de palavras não é necessário, portanto este campo não aparece).
Tabela: Incidente [incidente]
Campos : Descrição resumida
Frequência de atualização : Não atualizar
Palavras irrelevantes Palavras irrelevantes padrão em inglês
Frequência de treinamento : A cada 30 dias
Processando idioma : Inglês
Selecione Enviar e treinar .
Na guia Configurações avançadas da solução na seção Links relacionados do formulário treinado, selecione Parâmetros da Solução no seletor e selecione Novo .
Crie um registro de parâmetro.
Em Parâmetros da Solução , clique no ícone de pesquisa.
Na tela Parâmetros da solução DE ML, selecione Use o algoritmo HDBSCAN para cluster .
Selecione Enviar.
O registro Configuração de solução avançada aparece com o algoritmo HDBSCAN aplicado ao registro. O campo Entradas do usuário está esmaecido porque não se aplica a este algoritmo.
Selecione Enviar.
Resultado HDBSCAN está configurado para sua solução de cluster. Seu parâmetro de solução aparece na guia Configurações avançadas da solução do formulário de definição da solução de cluster.