クラスタリングソリューションの HDBSCAN の構成
クラスタリング ソリューションには、Hierarchical Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise (HDBSCAN) アルゴリズムを適用することを検討してください。HDBSCAN は、既定のクラスタリング アルゴリズムである k 平均法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得ていること、およびテクノロジーが提供するものからユースケースが恩恵を受けてい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「クラスタリングの詳細パラメーターで詳しく調べる」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、どのクラスターにも割り当てられていないデータ サンプルをシステムで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できます。
予測インテリジェンス 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、 こちら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。クラスターの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。