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sourceDocument: Yokohama Now Platform-Fähigkeiten
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    - Yokohama Now Platform-Fähigkeiten

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# Zeigen Sie API-Clustering-Empfehlungen an

# API-Clustering-Empfehlungen in werden angezeigt API-Einblicke {#ariaid-title1}

* Freigeben Version: Yokohama
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* Aktualisiert 30. Januar 2025
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 1 Minute Lesedauer

Verwenden Sie auf maschinellem Lernen basierende Vorschläge, um zugehörige API-Komponenten zu gruppieren und die Organisation und Zuordnung von APIs im System zu verbessern.

Die Registerkarte „API-Clustering-Empfehlungen" der Seite „Datenmodell-Empfehlung" in API-EinblickeDer Arbeitsbereich bietet vom maschinellen Lernen generierte Empfehlungen für API-Clustering.
Abbildung : 1. Registerkarte „API-Clustering-Empfehlungen"

## Zugriff auf die Registerkarte „API-Clustering-Empfehlungen" {#api-insights-view-cluster-recomm__section_a44_g5q_mcc}

Um auf die Registerkarte „API-Clustering-Empfehlungen" zuzugreifen, navigieren Sie zu ArbeitsbereicheAPI-Einblickean. Auf Übersicht Registerkarte auswählen Vorgeschlagenes API-Clustering . Die API-Clustering-Empfehlungen Die Registerkarte wird auf der Seite „Datenmodell-Empfehlungen" angezeigt.

## Daten werden angezeigt {#api-insights-view-cluster-recomm__section_oky_dqy_mcc}

Standardmäßig werden auf der Seite die folgenden Daten angezeigt:

Clusterkonzept
:   Zeigt die API-Komponenten an, die das Modell für maschinelles Lernen basierend auf Ähnlichkeiten gruppiert hat. Diese Konzepte stellen die Kernidee oder -Funktionalität dar, die jeden Cluster definiert.

Cluster-Größe
:   Gibt die Gesamtzahl der Komponenten im Cluster an. Eine größere Größe deutet darauf hin, dass viele Komponenten unter demselben API-Konzept verknüpft und gruppiert sind.

Clusterqualität
:   Spiegelt die Konfidenz oder Stärke der Beziehung zwischen Komponenten im Cluster wider, gemessen auf einer Skala von `0 `Bis `100 `. Ein höherer Qualitätswert bedeutet stärkere Beziehungen zwischen den API-Komponenten im Cluster.

Aktualisiert
:   Zeigt den letzten Zeitstempel an, zu dem der Cluster aktualisiert wurde, sodass die Aktualität der Empfehlungen für maschinelles Lernen und alle Änderungen an den Clustern nachverfolgt werden können.