クラスタリングソリューションの HDBSCAN の設定
Hierarchical Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise (HDBSCAN) アルゴリズムをクラスタリング ソリューションに適用することを検討してください。HDBSCAN は、デフォルトのクラスタリングアルゴリズムである k-means の代替として使用できます。
始める前に
注:
ML ソリューションの詳細設定の構成はオプションです。これらの設定のいずれかを構成する場合は、ソリューションで有効にしているテクノロジーについて十分な情報を入手し、ユースケースでそのテクノロジーが提供するメリットがあることを確認してください。詳細については、ServiceNow コミュニティ の「Clustering Advanced Parameters で詳細に掘り下げる」の記事を参照してください。
- クラスタリングソリューション定義を作成するか、既存の定義を使用します。
- 必要なロール:admin または ml_admin
このタスクについて
HDBSCAN アルゴリズムを適用して、クラスターに割り当てられていないデータサンプルをシステムが識別できるようにすることができます。たとえば、HDBSCAN を適用してトピックディスカバリーをサポートすることができます。
予測インテリジェンス は、クラスタリングフレームワークにデフォルトで k-means アルゴリズムを実装します。HDBSCANは、最小サイズのクラスターで動作し、より安定した永続的なクラスターを提供するのに役立つ点を除いて、DBSCANクラスタリングアルゴリズムに似ています。HDBSCAN の仕組みの概要については、 この記事を参照してください。DBSCAN と HDBSCAN の比較については、 この記事 と この記事を参照してください。
注:
HDBSCAN でトレーニングされたクラスタリングソリューションは、クラスターの更新をサポートしていません。これらのソリューションの更新は失敗し、ソリューションはml_cluster_detail_tableに記録されません。クラスター更新を有効にする場合は、DBSCAN または k-means トレーニング方法を使用します。