Envisagez d’appliquer l’encodage DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise) à votre solution de clustering. K-means est l’algorithme de clustering par défaut.
Avant de commencer
Remarque : La configuration des paramètres avancés sur vos solutions ML est facultative. Si vous choisissez de configurer l’un de ces paramètres, assurez-vous d’être bien informé concernant la technologie que vous activez dans la solution et que vous disposez d’un cas d’utilisation qui bénéficie de ce que la technologie offre.
Pourquoi et quand exécuter cette tâche
Predictive Intelligence utilise l’algorithme k-means par défaut dans son cadre de travail de clustering. DBSCAN est un autre algorithme de clustering qui est également utilisé dans l’exploration de données et l’apprentissage automatique. Certains utilisateurs préfèrent DBSCAN car il ne vous oblige pas à spécifier le nombre de clusters dans les données avant le clustering. Pour un résumé des avantages et des inconvénients de chaque algorithme, consultez cette conversation et cet article.
Dans cet exemple de scénario, vous appliquez DBSCAN à une solution de mise en grappe.
Procédure
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Accédez à la .
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Ouvrez un formulaire de définition de solutions de mise en grappe.
Dans cet exemple de scénario, vous utilisez un formulaire de définition de solution de mise en grappe d’incidents.
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Dans l’onglet Paramètres de solution avancés de la section Liens connexes du formulaire, sélectionnez Paramètres de solution dans le sélecteur, puis cliquez sur Nouveau.
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Créez un enregistrement de paramètre.
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Dans le champ Paramètres de la solution , cliquez sur l’icône de recherche.
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Dans l’écran Paramètres de solution ML, sélectionnez Utiliser DBSCAN pour la mise en grappe.
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Cliquez sur Envoyer.
L’enregistrement Paramètre de solution avancée s’affiche.
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Cliquez sur Envoyer.
Résultat: DBSCAN est configuré pour votre solution de mise en grappe. Son paramètre de solution s’affiche dans l’onglet Paramètres de solution avancés du formulaire Définition de votre solution de mise en grappe.