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sourceDocument: Xanadu API 참조
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/ko-KR/xanadu/api-reference

 Release :

    - xanadu

ft:locale :

    - ko-KR

ft:publication_title :

    - Xanadu API 참조

ft:clusterId :

    - crapiref

bundleId :

    - crapiref

workflow :

    - Creator


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# ClusteringSolutionVersion - 전역

# ClusteringSolutionVersion - 전역 {#ariaid-title1}

* 릴리스 버전: Xanadu
* 
* 업데이트 날짜 2024년 08월 01일
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 소요 시간: 39분

ClusteringSolutionVersion API는 저장소에서 예측 인텔리전스 사용되는 스크립팅 가능한 개체입니다.

이 API에는 예측 인텔리전스 플러그인(com.glide.platform_ml)이 필요하며 `sn_ml` 네임스페이스 내에서 제공됩니다.

[ClusteringSolution 저장소](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/uv4r1c1NfpmDQF4j3Lgwkg#ClusteringSolutionStoreAPI "솔루션을 저장하고 검색할 수 있습니다 .")의 [ClusteringSolution API](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/jVCgql1Sft4_UWCHY7KWAQ#ClusteringSolutionAPI "ClusteringSolution API는 저장소에서 사용되는 스크립팅 가능한 개체입니다예측 인텔리전스.") 개체를 기반으로 하는 솔루션 버전으로 작업하는 데 사용됩니다.

시스템은 솔루션 정의를 교육할 때마다 솔루션 버전을 생성합니다. 대부분의 버전은 예약된 솔루션 교육 중에 생성됩니다.  
이 API의 메서드는 다음 ClusteringSolution 메서드를 사용하여 액세스할 수 있습니다.

* [getActiveVersion()을 호출합니다.](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/jVCgql1Sft4_UWCHY7KWAQ#ClusteringSol-getActiveVersion "활성 항목을 가져옵니다. ClusteringSolutionVersion 개체입니다.")
* [getAllVersions()를 호출합니다.](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/jVCgql1Sft4_UWCHY7KWAQ#ClusteringSol-getAllVersions "다음의 모든 버전을 가져옵니다. 클러스터링 솔루션입니다.")
* [getLatestVersion()을 호출합니다.](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/jVCgql1Sft4_UWCHY7KWAQ#ClusteringSol-getLatestVersion "의 최신 버전을 가져옵니다. 해결책.")
* [getVersion()을 호출합니다.](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/jVCgql1Sft4_UWCHY7KWAQ#ClusteringSol-getVersion_S "솔루션을 가져옵니다. 제공된 버전 번호 기준.")
{#ClusteringSolutionVersionAPI__ul_ycl_fzf_tlb}

## ClusteringSolutionVersion - cancelUpdateJob() {#ariaid-title2}

트레이너에 대한 업데이트 작업을 취소합니다.
{#C-cancelUpdateJob__table_cb4_q3b_rlb__entry__3}

| 이름 | 유형 | 설명 |
|-|-|-|
| 없음 |   |   |
[표 1. 매개변수]

{#C-cancelUpdateJob__table_cb4_q3b_rlb} {#C-cancelUpdateJob__table_db4_q3b_rlb__entry__2}

| 유형 | 설명 |
|-|-|
| 없음 |   |
[표 2. 반환]

{#C-cancelUpdateJob__table_db4_q3b_rlb}  
다음 예제에서는 [submitTrainingJob()](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/jVCgql1Sft4_UWCHY7KWAQ#ClusteringSol-submitTrainingJob "교육 작업을 제출합니다.") 메서드를 사용하여 제출된 활성 교육 작업을 취소하는 방법을 보여 줍니다.

    var myCluster = new sn_ml.ClusteringSolutionStore.get("ml_x_snc_global_global_clustering_solution");
    var mlSolutionVersion = myCluster.getActiveVersion();

    mlSolutionVersion.cancelUpdateJob();

## ClusteringSolutionVersion - deleteClusterAssignments(객체 옵션) {#ariaid-title3}

테이블 시퀀스 또는 GlideDateTime의 위치에 따라 행에서 클러스터 할당을 삭제합니다.
{#C-deleteClusterAssignments_O__table_cwv_r3b_rlb__entry__3}

| 이름 | 유형 | 설명 |
|-|-|-|
| 옵션 | 객체 | 클러스터 할당을 삭제하기 위한 하나의 옵션을 정의하는 객체입니다. 주: 하나의 삭제 옵션만 유효합니다. |
| options.updatedUntil | 문자열 | 이 값 이전에 발생하는 updated_since 값이 있는 클러스터의 행을 삭제합니다. 형식은 [GlideDateTime](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/7wfV2Qc6nj2IPs~0tCsRgA#c_GlideDateTimeAPI "GlideDateTime 클래스는 GlideDateTime 개체에 대한 작업을 수행하기 위한 메서드를 제공합니다.")으로 제공해야 합니다. { "updatedUntil" : "String" } |
| options.sequenceUntil | 문자열 | 클러스터의 행을 삭제합니다. ML 클러스터 상세 정보 \[ml_cluster_detail\] 테이블에서 이 값보다 먼저 발생하는 insert_sequence 값과 함께. 시퀀스 위치 시작점 값은 1입니다. { "sequenceUntil" : Number } |
[표 3. 매개변수]

{#C-deleteClusterAssignments_O__table_cwv_r3b_rlb} {#C-deleteClusterAssignments_O__table_dwv_r3b_rlb__entry__2}

| 유형 | 설명 |
|-|-|
| 번호 | ML 클러스터 상세 정보 \[ml_cluster_detail\] 테이블에서 삭제된 행 수입니다. |
[표 4. 반환]

{#C-deleteClusterAssignments_O__table_dwv_r3b_rlb}  
다음 예에서는 <kbd class="ph userinput">'2020-06-28 02:50:53'</kbd> 이전의 updated_since 시간이 있는 클러스터의 행을 삭제하는 방법을 보여 줍니다.

    var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get("ml_x_snc_global_global_clustering_solution");

    var mlSolutionVersion = mlSolution.getActiveVersion();

    var options = {};
    options.updatedUntil = '2020-06-28 02:50:53';

    var results = mlSolutionVersion.deleteClusterAssignments(options);

    gs.print("Number of deleted rows: "+results);

출력:

    Number of deleted rows: 6417

다음 예에서는 <kbd class="ph userinput">1000</kbd> 이전에 순차적으로 배치된 updated_since가 있는 클러스터의 행을 삭제하는 방법을 보여 줍니다.

    var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get("ml_x_snc_global_global_clustering_solution");

    var mlSolutionVersion = mlSolution.getActiveVersion();

    var options = {};
    options.sequenceUntil = 1000;

    var results = mlSolutionVersion.deleteClusterAssignments(options);

    gs.print("Number of deleted rows: "+results);

출력:

    Number of deleted rows: 999

## ClusteringSolutionVersion - getClusterAssignments(객체 옵션) {#ariaid-title4}

클러스터링 솔루션에 대한 할당을 가져옵니다.
{#C-getClusterAssignments_O__table_gby_x2w_plb__entry__3}{#C-getClusterAssignments_O__ml-cluster-create-xbl}

| 이름 | 유형 | 설명 |
|-|-|-|
| 옵션 | 객체 | 클러스터링 솔루션 내에서 그룹, 수준, 시스템 업데이트 시간 및 테이블 행 번호별로 반환된 결과의 범위를 좁히는 데 사용할 값입니다. 최소 하나의 인수를 지정해야 합니다. { "cluster_id": "String", "group_by": "String", "limit": Number, "sequenceSince": Number, "sequenceUntil": Number, "topNPerCluster": Number, "updatedSince": "String", "updatedUntil": "String" } |
| options.cluster_id | 문자열 | 옵션입니다. 클러스터 요약\[ml_cluster_summary\] 테이블에 있는 교육된 솔루션의 클러스터 ID입니다. |
| options.group_by | 문자열 | 옵션입니다. 클러스터 구성원 자격을 검색할 세그먼트 필드(예: assignment_group)를 식별합니다. 이 필드는 클러스터링 정의 양식의 그룹 기준 사용 확인란에 제공된 옵션과 동일한 그룹화를 제공합니다. 제공되는 정보는 테이블 필드에서 선택한 테이블에 따라 다릅니다. 자세한 내용은 [클러스터링 솔루션 만들기 및 교육을](https://www.servicenow.com/docs/access?context=create-clustering-solution&version=xanadu&pubname=xanadu-intelligent-experiences&ft:locale=en-US) 참조하십시오 . |
| 옵션.제한 | 번호 | 옵션입니다. 검색할 클러스터 할당의 최대 수입니다. |
| options.sequenceSince | 번호 | 테이블 순서의 시작 위치입니다. insert_sequence가 활성화되고 ML 클러스터 상세 정보 \[ml_cluster_detail\] 테이블에서 이 값 뒤에 배치된 클러스터에 대한 정보를 반환합니다. 시퀀스 위치 시작점 값은 1입니다. |
| options.sequenceUntil | 번호 | 클러스터에 대한 할당을 반환합니다. ML 클러스터 상세 정보 \[ml_cluster_detail\] 테이블에서 이 값보다 먼저 발생하는 insert_sequence 값과 함께. 시퀀스 위치 시작점 값은 1입니다. |
| options.topNPerCluster | 번호 | 각 클러스터에 대해 받을 상위 결과 수입니다. |
| options.updatedSince | 문자열 | 옵션입니다. 날짜 및 시간입니다. 클러스터에 대한 정보를 다음에 제공된 값 뒤에 sys_updated_on 반환합니다. [GlideDateTime](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/7wfV2Qc6nj2IPs~0tCsRgA#c_GlideDateTimeAPI "GlideDateTime 클래스는 GlideDateTime 개체에 대한 작업을 수행하기 위한 메서드를 제공합니다.")입니다. |
| options.updatedUntil | 문자열 | 옵션입니다. 날짜 및 시간입니다. 에 제공된 값 이전의 sys_updated_on 클러스터에 대한 정보를 반환합니다. [GlideDateTime](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/7wfV2Qc6nj2IPs~0tCsRgA#c_GlideDateTimeAPI "GlideDateTime 클래스는 GlideDateTime 개체에 대한 작업을 수행하기 위한 메서드를 제공합니다.")입니다. |
[표 5. 매개변수]

{#C-getClusterAssignments_O__table_gby_x2w_plb} {#C-getClusterAssignments_O__table_u1q_hxt_rhb__entry__2}

| 유형 | 설명 |
|-|-|
| 배열 | 클러스터 정보를 포함하는 객체의 목록을 cluster_id 오름차순으로 나열합니다. [ { "cluster_id": "String", "group_by": "String", "rec_display_id": "String", "rec_sys_id": "String" } ] |
| \<object\>.cluster_id | 클러스터 솔루션 내의 고유한 클러스터 번호입니다. |
| \<object\>.group_by | 그룹화된 경우 이 클러스터와 연결된 세그멘테이션 필드의 이름입니다. |
| \<object\>.rec_display_id | 기록 유형 및 번호입니다. |
| \<object\>.rec_sys_id | 기록 sys_id. |
[표 6. 반환]

{#C-getClusterAssignments_O__table_u1q_hxt_rhb}  
다음 예제에서는 개체를 사용하여 options 클러스터링 결과를 필터링하는 방법을 보여 줍니다.

    var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get("solution_name");

    var mlSolutionVersion = mlSolution.getActiveVersion();

    var options = {};
    options.clusterId = 56;
    options.topNPerCluster = 10;
    options.updatedUntil = '2020-01-17 23:16:14'; 
    options.updatedSince = '2020-01-17 23:16:13'; 
    options.sequenceUntil = 1000; 
    options.sequenceSince = 1100; 
    options.limit = 100;

    var results = mlSolutionVersion.getClusterAssignments(options)

    gs.print(results);

출력:

    [{"cluster_id":"1","rec_display_id":"Incident": "INC0014483","rec_sys_id":"04e33e7adb401300864adfea5e961900","group_by":"network"},
     {"cluster_id":"1","rec_display_id":"Incident": "INC0011133","rec_sys_id":"5bd23af2db401300864adfea5e96194d","group_by":"network"}]

## ClusteringSolutionVersion - getClusterInfo(객체 옵션) {#ariaid-title5}

지정된 클러스터링 솔루션에 대한 정보를 가져옵니다 매장에서. 순도 측정은 순도의 기반이 되는 클러스터링 필드에 대한 인사이트를 백분율로 제공합니다.
{#C-getClusterInfo_O__table_gby_x2w_plb__entry__3}{#C-getClusterInfo_O__ml-cluster-create-xbl}

| 이름 | 유형 | 설명 |
|-|-|-|
| 옵션 | 객체 | 옵션입니다. 클러스터링 솔루션 내에서 결과를 필터링할 수 있는 속성을 포함하는 객체입니다. { "clusterId": "String", "groupBy": "String", "limit": "String", "recSysId": "String", "sequenceSince": Number, "sequenceUntil": Number, "updatedSince": "String", "updatedUntil": "String" } 기본값: 모든 클러스터에 대한 클러스터 구성원 자격을 반환합니다. |
| options.clusterId | 문자열 | 옵션입니다. 클러스터 요약\[ml_cluster_summary\] 테이블에 있는 교육된 솔루션의 클러스터 ID입니다. |
| options.groupBy | 문자열 | 옵션입니다. 클러스터 구성원 자격을 검색할 세그먼트 필드(예: assignment_group)를 식별합니다. 이 필드는 클러스터링 정의 양식의 그룹 기준 사용 확인란에 제공된 옵션과 동일한 그룹화를 제공합니다. 제공되는 정보는 테이블 필드에서 선택한 테이블에 따라 다릅니다. 자세한 내용은 [클러스터링 솔루션 만들기 및 교육을](https://www.servicenow.com/docs/access?context=create-clustering-solution&version=xanadu&pubname=xanadu-intelligent-experiences&ft:locale=en-US) 참조하십시오 . |
| 옵션.제한 | 번호 | 옵션입니다. 검색할 클러스터 할당의 최대 수입니다. |
| 옵션.recSysId | 문자열 | 옵션입니다. 클러스터 정보를 찾을 기록의 Sys_id입니다. |
| options.sequenceSince | 번호 | 테이블 순서의 시작 위치입니다. insert_sequence가 활성화되고 ML 클러스터 상세 정보 \[ml_cluster_detail\] 테이블에서 이 값 뒤에 배치된 클러스터에 대한 정보를 반환합니다. 시퀀스 위치 시작점 값은 1입니다. |
| options.sequenceUntil | 번호 | 옵션입니다. 테이블 시퀀스의 끝 위치입니다. 클러스터에 대한 할당을 반환합니다. ML 클러스터 상세 정보 \[ml_cluster_detail\] 테이블에서 이 값보다 먼저 발생하는 insert_sequence 값과 함께. 시퀀스 위치 시작점 값은 1입니다. |
| options.updatedSince | 문자열 | 옵션입니다. 날짜 및 시간입니다. 클러스터에 대한 정보를 다음에 제공된 값 뒤에 sys_updated_on 반환합니다. [GlideDateTime](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/7wfV2Qc6nj2IPs~0tCsRgA#c_GlideDateTimeAPI "GlideDateTime 클래스는 GlideDateTime 개체에 대한 작업을 수행하기 위한 메서드를 제공합니다.") 형식입니다. |
| options.updatedUntil | 문자열 | 옵션입니다. 날짜 및 시간입니다. 에 제공된 값 이전의 sys_updated_on 클러스터에 대한 정보를 반환합니다. [GlideDateTime](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/7wfV2Qc6nj2IPs~0tCsRgA#c_GlideDateTimeAPI "GlideDateTime 클래스는 GlideDateTime 개체에 대한 작업을 수행하기 위한 메서드를 제공합니다.")입니다. |
[표 7. 매개변수]

{#C-getClusterInfo_O__table_gby_x2w_plb} {#C-getClusterInfo_O__table_xk3_v3b_rlb__entry__2}

| 유형 | 설명 |
|-|-|
| 배열 | 클러스터 정보를 포함하는 객체의 목록입니다. [ { "cluster_concept": "String", "cluster_id": "String", "cluster_quality": "String", "cluster_size": "String", "group_by": "String", "insert_sequence": "String", "purity": "String", "sys_updated_on": "String" } ] |
| \<object\>.cluster_concept | 빈도의 내림차순으로 클러스터를 설명하는 단어 세트입니다. 데이터 유형: 문자열 |
| \<object\>.cluster_id | 클러스터 솔루션 내의 고유한 클러스터 번호입니다. |
| \<object\>.cluster_quality | 0에서 100 사이의 숫자입니다. 숫자가 높을수록 클러스터 밀도가 높음을 나타냅니다. 데이터 유형: 문자열 |
| \<object\>.cluster_size | 클러스터의 기록 수입니다. 데이터 유형: 문자열 |
| \<object\>.group_by | 그룹화된 경우 이 클러스터와 연결된 세그멘테이션 필드의 이름입니다. 데이터 유형: 문자열 |
| \<object\>.insert_sequence | 클러스터 요약 \[ml_cluster_summary\] 테이블에 있는 클러스터의 순차적 위치 번호입니다. 데이터 유형: 문자열 |
| \<object\>.순도 | 클러스터 품질의 순도를 나타내는 백분율 값입니다. |
| \<object\>.sys_updated_on | 이 클러스터가 마지막으로 업데이트된 날짜 및 시간을 나타내는 시스템 [GlideDateTime](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/NwMMt_1~FgRp~tItiAEjOQ#c_GlideDateTimeScoped "범위가 지정된 GlideDateTime 클래스는 GlideDateTime 개체에 대한 작업을 수행하기 위한 메서드를 제공합니다.") 값입니다. 데이터 유형: 문자열 |
[표 8. 반환]

{#C-getClusterInfo_O__table_xk3_v3b_rlb}  
다음 예제에서는 options 객체 매개 변수를 설정하고 필터링된 클러스터 결과를 인쇄하는 방법을 보여 줍니다.

    var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get("ml_x_snc_global_global_clustering_solution");

    var mlSolutionVersion = mlSolution.getActiveVersion();

    var options = {};
    options.updatedSince = '2020-05-28 02:09:53'; 
    options.updatedUntil = '2020-05-28 03:15:00';
    options.sequenceSince = 1;
    options.limit = 10;

    var results = mlSolutionVersion.getClusterInfo(options);

    gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(results), null, 2));

출력:

    [
      {
        "cluster_id": "1",
        "cluster_quality": "100",
        "cluster_size": "17",
        "purity": "",
        "insert_sequence": "8",
        "group_by": "VPN   Customer",
        "sys_updated_on": "2020-05-28 02:09:53",
        "cluster_concept": "vpn instance connection ldap user log unable usability tunnel"
      },
      {
        "cluster_id": "1",
        "cluster_quality": "100",
        "cluster_size": "10",
        "purity": "",
        "insert_sequence": "24",
        "group_by": "Live Feed",
        "sys_updated_on": "2020-05-28 02:09:53",
        "cluster_concept": "feed live user note work disable group default usability sort"
      },
      {
        "cluster_id": "1",
        "cluster_quality": "100",
        "cluster_size": "18",
        "purity": "",
        "insert_sequence": "40",
        "group_by": "Integrations",
        "sys_updated_on": "2020-05-28 02:09:53",
        "cluster_concept": "integrate usability certificate error"
      },
    ...
    ]

## ClusteringSolutionVersion - getProperties() {#ariaid-title6}

솔루션 객체 속성 가져오기 및 버전 번호.
{#C-getProperties__table_d2m_zwz_4lb__entry__3}

| 이름 | 유형 | 설명 |
|-|-|-|
| 없음 |   |   |
[표 9. 매개변수]

{#C-getProperties__table_d2m_zwz_4lb} {#C-getProperties__table_e2m_zwz_4lb__entry__2}{#C-getProperties__solution-obj-group-desc}

| 유형 | 설명 |
|-|-|
| 객체 | Dataset 및 [ClusteringSolution](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/jVCgql1Sft4_UWCHY7KWAQ#ClusteringSol-ClusteringSolution_O "클러스터 솔루션을 작성합니다.") 버전 세부 정보의 내용입니다. 결과는 개체 속성 설정에 따라 달라집니다. { "algorithmConfig": {Object}, "datasetProperties": {Object}, "domainName": "String", "encoder": {Object}, "groupByFieldName": "String", "inputFieldNames": [Array], "isActive": Boolean, "label": "String", "minRecordsPerCluster": Number, "name": "String", "processingLanguage": "String", "scope": "String", "stopwords": [Array], "trainingFrequency": "String", "updateFrequency": "String", "versionNumber": Number } |
| \<Object\>.algorithmConfig | 알고리즘 구성 속성을 포함하는 JavaScript 객체입니다. 속성 결과는 속성에 설정된 값에 algorithm 따라 달라집니다. 데이터 유형: 객체 'algorithmConfig' : { "algorithm": "String", // See algorithmConfig.algorithm setting description for property settings based on algorithm } |
| \<Object\>.algorithmConfig.algorithm | 솔루션을 인코딩하는 메서드입니다. dbscan의 속성: 'algorithmConfig': { "algorithm": "dbscan", "distanceMetric": "String", "epsilon": Number, "minimumNeighbours": Number } kmeans의 속성: 'algorithmConfig': { "algorithm": "kmeans", "targetCoverage": Number } 데이터 유형: 문자열 |
| \<Object\>.algorithmConfig.distanceMetric (영문) | DBSCAN 알고리즘만 해당됩니다. 유사한 데이터 객체를 스캔할 거리 메트릭입니다. 데이터 유형: 문자열 |
| \<Object\>.algorithmConfig.epsilon | DBSCAN 알고리즘만 해당됩니다. 0과 1 사이의 10진수 값으로, 인접 검색 반경의 크기를 나타냅니다. 데이터 유형: 숫자 |
| \<Object\>.algorithmConfig.minimumNeighbours | DBSCAN 알고리즘만 해당됩니다. 한 지점에서 클러스터의 일부가 되는 데 필요한 최소 인접 디바이스 수입니다. levenshteinDistance 데이터 세트에서 포인트가 제외되지 않도록 값이 1이어야 합니다. 데이터 유형: 숫자 |
| \<Object\>.algorithmConfig.targetCoverage | K-means 알고리즘만 해당됩니다. 서로 덜 유사한 기록을 필터링하는 백분위수 필드입니다. 데이터 유형: 숫자 |
| \<Object\>.dataset속성 | 솔루션과 연결된 [DatatsetDefinition](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/G~vF_6rUbH2W5hPkNjguTw#DatasetDefinitionAPI "DatasetDefinition API는 다음을 식별하는 메서드를 제공합니다.ML 교육 알고리즘에 대한 입력으로 사용할 테이블 이름, 열 및 행 선택 기준을 포함하는 기록 세트입니다. 데이터 세트에는 실제 데이터가 포함되어 있지 않습니다.") 개체의 속성을 나열합니다. { "encodedQuery": "String", "fieldDetails": [Array], "fieldNames": [Array], "tableName": "String" } 데이터 유형: 객체 |
| \<Object\>.datasetProperties.encodedQuery | 표준 Glide 형식으로 인코딩된 쿼리 문자열입니다. [인코딩된 쿼리 문자열을](https://www.servicenow.com/docs/access?context=c_EncodedQueryStrings&version=xanadu&pubname=xanadu-platform-user-interface&ft:locale=en-US) 참조하세요. 데이터 유형: 문자열 |
| \<Object\>.datasetProperties.fieldDetails | 필드 속성을 지정하는 JavaScript 객체의 목록입니다. 데이터 형식: 객체 배열 [ { "name": "String", "type": "String" } ] |
| \<Object\>.datasetProperties.fieldDetails.name | 이 데이터 세트를 제한할 정보의 유형을 정의하는 필드의 이름입니다. 데이터 유형: 문자열 |
| \<Object\>.datasetProperties.fieldDetails.type | 머신 러닝 필드 유형입니다. 데이터 유형: 문자열 |
| \<Object\>.datasetProperties.fieldNames | 지정된 테이블의 필드 이름을 문자열로 나열한 목록입니다. 예를 들어 `"fieldNames" : ["short_description", "priority"]입니다`. 데이터 유형: 배열 |
| \<Object\>.datasetProperties.tableName | 데이터 세트의 테이블 이름입니다. 예를 들어 `"tableName" : "Incident"`입니다. 데이터 유형: 문자열 |
| \<Object\>.domainName | 이 데이터 세트와 연결된 도메인 이름입니다. [도메인 분리 및 예측 인텔리전스](https://www.servicenow.com/docs/access?context=domain-separation-predictive-intelligence&version=xanadu&pubname=xanadu-intelligent-experiences&ft:locale=en-US)를 참조하십시오. 데이터 유형: 문자열 |
| Object.encoderProperties | 이 솔루션에 할당된 인코더 개체입니다. [인코더 - 인코더(개체 구성)](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/5uS4Nj8oqD17QzxQYkl0cA#Encoder-Encoder_O "인코더를 만듭니다.") 문서를 참조하십시오. 데이터 유형: 객체 |
| Object.groupByFieldName | 시스템에서 기록을 하나 이상의 클러스터로 그룹화하는 데 사용할 필드 이름입니다. 데이터 유형: 문자열 |
| Object.inputFieldNames | 문자열로 표시된 입력 필드 이름의 목록입니다. 모델은 예측을 수행하는 데 사용되는 이러한 필드를 사용합니다. 데이터 유형: 문자열 |
| \<Object\>.isActive | 이 버전이 활성 상태인지 여부를 나타내는 플래그입니다. 유효한 값은 다음과 같습니다. * true: 버전이 활성 상태입니다. * false: 버전이 활성화되지 않았습니다. {#C-getProperties__ul_i5m_lp1_dmb} 데이터 유형: 문자열 |
| \<Object\>.레이블 | 예측 작업을 식별합니다. { "label": "my first prediction" } 데이터 유형: 문자열 |
| \<Object\>.minRecordsPerCluster | 클러스터에서 허용하는 최소 기록 수입니다. 데이터 유형: 숫자 |
| \<Object\>.이름 | 시스템에서 할당한 이름입니다. 데이터 유형: 문자열 |
| \<Object\>.processingLanguage | 두 글자 ISO 639-1 언어 코드 형식의 처리 언어. 데이터 유형: 문자열 |
| \<Object\>.범위 | 개체 범위입니다. 현재 유일하게 유효한 값은 `global`입니다. 데이터 유형: 문자열 |
| \<Object\>.stopwords | 옵션입니다. 속성 설정에 따라 시스템이 자동으로 생성하는 사전 설정 문자열 목록입니다 language . 자세한 내용은 [사용자 지정 스톱 워드 목록 만들기를](https://www.servicenow.com/docs/access?context=create-custom-stopwords-list&version=xanadu&pubname=xanadu-intelligent-experiences&ft:locale=en-US) 참조하세요. 데이터 유형: 배열 |
| \<Object\>.training빈도 | 모델을 재교육하는 빈도입니다. 가능한 값: * every_30_days * every_60_days * every_90_days * every_120_days * every_180_days * run_once {#C-getProperties__ul_pmw_523_plb}기본값: run_once 데이터 유형: 문자열 |
| \<Object\>.updateFrequency (영문) | 솔루션 정의에 대한 모델을 재구축해야 하는 빈도입니다. 가능한 값: * do_not_update * every_1_day * every_1_hour * every_6_hours * every_12_hours * every_1_minute * every_15_minutes * every_30_minutes {#C-getProperties__ul_kjm_2jh_3mb}기본값: do_not_update 데이터 유형: 문자열 |
| \<Object\>.versionNumber | 의 버전 번호 ClusteringSolution 객체입니다. |
[표 10. 반환]

{#C-getProperties__table_e2m_zwz_4lb}  
다음 예제에서는 저장소에 있는 활성 개체 버전의 속성을 가져옵니다.

    // Get properties
    var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get('ml_x_snc_global_global_clustering_solution');

    gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(mlSolution.getActiveVersion().getProperties()), null, 2));

출력:

    *** Script: {
      "algorithmConfig": {
        "algorithm": "kmeans",
        "targetCoverage": "90"
      },
      "datasetProperties": {
        "tableName": "incident",
        "fieldNames": [
          "category",
          "short_description",
          "state",
          "description"
        ],
        "encodedQuery": "activeANYTHING"
      },
      "domainName": "global",
      "encoderProperties": {
        "datasetsProperties": [
          {
            "tableName": "incident",
            "fieldNames": [
              "assignment_group",
              "short_description",
              "description"
            ],
            "encodedQuery": "activeANYTHING"
          }
        ],
        "domainName": "global",
        "isActive": "true",
        "label": "my encoder definition",
        "name": "ml_x_snc_global_global_my_encoder_definition",
        "processingLanguage": "en",
        "stopwords": [
          "Default English Stopwords"
        ],
        "versionNumber": "1"
      },
      "groupByFieldName": "category",
      "inputFieldNames": [
        "short_description"
      ],
      "isActive": "true",
      "label": "clustering solution",
      "minRecordsPerCluster": 2,
      "name": "ml_x_snc_global_global_clustering_solution",
      "processingLanguage": "en",
      "stopwords": [
        "Default English Stopwords"
      ],
      "updateFrequency": "do_not_update",
      "versionNumber": "1"
    }

## ClusteringSolutionVersion - getStatus(부울 includeDetails) {#ariaid-title7}

교육 완료 상태를 가져옵니다.
{#C-getStatus_B__table_xfh_vbw_plb__entry__3}

| 이름 | 유형 | 설명 |
|-|-|-|
| include상세 정보 | 부울 | 상태를 반환할지 여부를 나타내는 플래그입니다 details. 유효한 값은 다음과 같습니다. * true: 추가 상세 정보를 반환합니다. * false: 추가 세부 정보를 반환하지 않습니다. {#C-getStatus_B__ul_n33_ckw_plb} 기본값: False |
[표 11. 매개변수]

{#C-getStatus_B__table_xfh_vbw_plb} {#C-getStatus_B__table_yfh_vbw_plb__entry__2}

| 유형 | 설명 |
|-|-|
| 객체 | 다음에 대한 교육 상태 정보를 포함하는 JavaScript 객체[ClusteringSolution](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/jVCgql1Sft4_UWCHY7KWAQ#ClusteringSolutionAPI "ClusteringSolution API는 저장소에서 사용되는 스크립팅 가능한 개체입니다예측 인텔리전스.") 개체입니다. { "state": "String", "percentComplete": "Number as a String", "hasJobEnded": "Boolean value as a String", "details": {Object} } |
| \<Object\>.상태 | 교육 완료 상태입니다. 훈련 작업이 종료 상태에 도달하면 작업은 해당 상태를 벗어나지 않습니다. 상태가 terminal hasJobEnded 이면 속성이 `true`로 설정됩니다. 가능한 값: * fetching_files_for_training * preparing_data * 재시도 * solution_cancelled (터미널) * solution_complete (터미널) * solution_error (단말기) * solution_incomplete * training_request_received * training_request_timed_out (터미널) * training_solution * uploading_solution * waiting_for_training {#C-getStatus_B__ul_a5q_gh4_vlb} 데이터 유형: 문자열 |
| \<Object\>.hasJobEnded | 교육이 완료되었는지 여부를 나타내는 플래그입니다. 유효한 값은 다음과 같습니다. * true: 교육이 완료되었습니다. * false: 교육이 완료되지 않았습니다. {#C-getStatus_B__ul_icy_zjx_rlb} 데이터 유형: 문자열로서의 부울 값 |
| \<Object\>.percent완료 | 교육 완료율입니다. 완료율이 100 미만이면 작업이 종료 상태일 수 있습니다. 예를 들어 교육 시간이 초과되는 경우입니다. 데이터 형식: 문자열로서의 숫자 범위: 0 - 100 |
| \<Object\>.세부 정보 | 추가 교육 상세 정보 목록이 포함된 객체입니다. 데이터 유형: 객체 |
[표 12. 반환]

{#C-getStatus_B__table_yfh_vbw_plb}  
다음 예제에서는 교육이 완료된 성공적인 결과를 보여 줍니다.

    // Get status
    var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get('ml_x_snc_global_global_cluster_solution');

    gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(mlSolution.getActiveVersion().getStatus(true), null, 2)));

출력:

    {
     "state":"solution_complete",
     "percentComplete":"100",
     "hasJobEnded":"true",
     "details":{"stepLabel":"Solution Complete"} // This information is only returned if getStatus(true);
    }

다음 예제에서는 학습이 완료된 실패한 결과를 보여 줍니다.

    // Get status
    var solutionName = 'ml_x_snc_global_global_cluster_solution';
    var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get(solutionName);
    var trainingStatus = mlSolution.getLatestVersion().getStatus();

    gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(trainingStatus), null, 2));

출력:

    {
     "state":"solution_error",
     "percentComplete":"100",
     "hasJobEnded":"true"
    }

## ClusteringSolutionVersion - getTopNPurityInfo(객체 옵션) {#ariaid-title8}

클러스터링 솔루션의 최고 순도 결과를 얻습니다. 순도 측정은 순도의 기반이 되는 클러스터링 필드에 대한 인사이트를 백분율로 제공합니다.
{#C-getTopNPurityInfo_O__table_q13_tk3_wnb__entry__3}

| 이름 | 유형 | 설명 |
|-|-|-|
| 옵션 | 객체 | 상위 클러스터 순도 결과의 수와 형식을 결정하는 옵션입니다. { "clusterIds": [Array], "groupBy": [Array], "purityFields": [Array], "topN": Number, "topNFields": Number } |
| options.clusterIds | 배열 | 옵션입니다. 문자열로 제공된 클러스터 ID의 목록입니다. 클러스터 ID는 클러스터 요약 \[ml_cluster_summary\] 테이블에 제공됩니다. 제공된 경우 이 메서드는 지정된 각 클러스터에 대한 순도 클러스터 정보를 반환합니다. 기본값: 이 메서드는 모든 클러스터에 대한 순도 정보를 반환합니다. |
| options.groupBy | 배열 | 옵션입니다. 시스템에서 클러스터에서 가장 자주 사용하는 클래스를 식별할 수 있도록 테이블의 group_by 필드 문자열 목록 입니다. 제공된 경우 group_by 필드를 사용하여 클러스터 솔루션에 대한 순도 정보를 반환합니다. 클러스터 요약 \[ml_cluster_summary\] 테이블에는 클러스터 및 관련 그룹 기준 값이 나열됩니다. 이 필드는 클러스터링 정의에서 그룹화 기준을 사용하는 클러스터에만 적용됩니다. 적합한 필드가 테이블 필드에 나열됩니다. 그룹화 기준 기능에 대한 자세한 내용은 [클러스터링 솔루션 생성 및 교육을 참고해](https://www.servicenow.com/docs/access?context=create-clustering-solution&version=xanadu&pubname=xanadu-intelligent-experiences&ft:locale=en-US) 주십시오. |
| options.purityFields | 배열 | 옵션입니다. 순도 필드 문자열의 목록입니다. 제공된 경우 이 메서드는 이러한 순도 필드에 대한 정보만 반환합니다. 클러스터 요약\[ml_cluster_summary\] 테이블 목록에서 클러스터의 순도 값을 볼 수 있습니다. 주: 둘 다 purity_fields and가 top_n_fields 제공되면 이 메서드는 먼저 반환 top_n_fields 한 다음 에서 purity_fields필드를 선택합니다. 기본값: 클러스터에 저장된 모든 순도 필드의 순도 정보를 반환합니다. |
| 옵션.topN | 번호 | 옵션입니다. 각 순도 필드에 대해 가장 높은 값으로 돌아가도록 예측 수를 제한합니다. 최대값: 10 기본값: 각 순도 필드에 대한 모든 순도 정보를 반환합니다. |
| options.topNFields | 번호 | 옵션입니다. 각 클러스터의 순도가 가장 높은 필드로 반환되는 순도 필드 수를 제한합니다. 최대값: 10 기본값: 클러스터의 모든 필드를 반환합니다. |
[표 13. 매개변수]

{#C-getTopNPurityInfo_O__table_q13_tk3_wnb} {#C-getTopNPurityInfo_O__table_r13_tk3_wnb__entry__2}

| 유형 | 설명 |
|-|-|
| 문자열 | 순도 필드와 상세 정보가 있는 클러스터 목록을 포함하는 JSON 형식의 문자열입니다. 주: 결과는 입력 매개변수의 options 설정에 따라 달라집니다. 다음 정보는 클러스터 순도 결과가 정렬되고 분류되는 방법을 보여줍니다. 실제 출력은 예시를 참조하십시오. { "<clusterID>":[ // List sorted by purity per field { "<fieldName>":[ // List sorted by purity per field value {"<field_val1_1>":"<purity>"}, // Additional field values ]}, // Additional fields ], // Additional clusters } |
| String.\<clusterID\> | 클러스터당 순도 값을 기준으로 내림차순으로 정렬된 클러스터 목록입니다. 데이터 유형: 배열 |
| String.\<clusterID\>.\<field\> | 필드별 순도 값을 기준으로 내림차순으로 정렬된 순도 필드를 나타내는 객체 목록입니다. options.top_n_fields 입력 객체 매개변수 속성은 반환되는 필드 수를 결정합니다. "<field>":[{"<field_val>":"<purity>"}]} 데이터 유형: 배열 |
| String.\<clusterID\>.\<field\>.\<values\> | 필드 값과 순도를 포함하는 객체의 목록입니다. 예를 들어 `{"priority":[{"5":"100"}]}` 는 점수가 5이고 순도 값이 100%인 우선순위 필드입니다. 결과 목록은 순도 백분율을 기준으로 내림차순으로 정렬됩니다. options.top_n 입력 객체 매개변수 속성은 반환되는 결과 수를 결정합니다. 데이터 유형: 배열 |
[표 14. 반환]

{#C-getTopNPurityInfo_O__table_r13_tk3_wnb}  
다음 예시는 특정 클러스터 솔루션의 범주 필드에 대한 상위 2개의 순도 결과를 얻는 방법을 보여줍니다.

    var solution = new GlideRecord('ml_solution');
    solution.addQuery('sys_id', '<clustering_solution_sys_id>');
    solution.addQuery('active', 'true');
    solution.query();

    while (solution.next()) {

      var options = {};
      options.clusterIds = ['1', '3', '5'];
      options.purityFields = ['category'];
      options.topN = '2';
      options.topNFields = '2';

      var clustering = new sn_ml.ClusteringSolutionVersion(solution);
      var results = clustering.getTopNPurityInfo(options);

      gs.info(results);
    }

출력은 options 매개변수에 제공된 설정을 기반으로 순도 인사이트를 표시합니다.

    {"1":[{"category":[{"network":"99.96"},{"inquiry":"0.04"}]}],"3":[{"category":[{"Systems Engineering":"100"}]}],
    "5":[{"category":[{"Security":"100"}]}]}

## ClusteringSolutionVersion - getUpdateStatus() {#ariaid-title9}

최신 클러스터링 솔루션 업데이트 작업의 상태를 가져옵니다.
{#C-getUpdateStatus__table_kx2_w3b_rlb__entry__3}

| 이름 | 유형 | 설명 |
|-|-|-|
| 없음 |   |   |
[표 15. 매개변수]

{#C-getUpdateStatus__table_kx2_w3b_rlb} {#C-getUpdateStatus__table_lx2_w3b_rlb__entry__2}

| 유형 | 설명 |
|-|-|
| 문자열 | 클러스터링 솔루션 업데이트의 상태입니다. 상태: * 구성 또는 네트워크 오류 * 솔루션 업데이트 도중 오류 발생 * 업데이트를 위해 파일 가져오는 중 * 데이터 준비 중 * 권한 해제됨 * 업데이트 완료 * 업데이트가 취소됨 * 업데이트 요청 받음 * 업데이트 요청 시간 초과 * 솔루션 업데이트 * 업로드 중 * 대기 중 {#C-getUpdateStatus__ul_fgs_w54_wlb} |
[표 16. 반환]

{#C-getUpdateStatus__table_lx2_w3b_rlb}  
다음 예제에서는 클러스터링 솔루션의 업데이트 상태를 가져오는 방법을 보여 줍니다.

    var myCluster = new sn_ml.ClusteringSolutionStore.get("ml_x_snc_global_global_clustering_solution");

    gs.print(JSON.stringify(myCluster.getActiveVersion().getUpdateStatus()));

출력:

    "Update Complete"

## ClusteringSolutionVersion - getVersionNumber() {#ariaid-title10}

다음의 버전 번호를 가져옵니다. 솔루션 개체입니다.
{#C-getVersionNumber__table_jsz_sbw_plb__entry__3}

| 이름 | 유형 | 설명 |
|-|-|-|
| 없음 |   |   |
[표 17. 매개변수]

{#C-getVersionNumber__table_jsz_sbw_plb} {#C-getVersionNumber__table_ksz_sbw_plb__entry__2}

| 유형 | 설명 |
|-|-|
| 문자열 | 버전 번호입니다. |
[표 18. 반환]

{#C-getVersionNumber__table_ksz_sbw_plb}  
다음 예제에서는 버전 번호를 가져오는 방법을 보여 줍니다.

    // Get version number
    var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get('ml_x_snc_global_global_clustering_solution');

    gs.print("Version number: "+JSON.stringify(JSON.parse(mlSolution.getActiveVersion().getVersionNumber()), null, 2));

출력:

    Version number: 1

## ClusteringSolutionVersion - predict(객체 입력, 객체 옵션) {#ariaid-title11}

예측에 대한 입력 데이터를 가져옵니다.
{#C-predict_O_O__table_wwz_pbw_plb__entry__3}

| 이름 | 유형 | 설명 |
|-|-|-|
| 입력 | 객체 | [GlideRecord](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/lNwRzrLB1v3XhTKBDuWLmA#c_GlideRecordAPI "GlideRecord API는 데이터베이스 작업에 사용됩니다.") 또는 필드 이름과 값을 키-값 쌍으로 포함하는 JSON 객체의 배열입니다. |
| 옵션 | 객체 | 예측 결과를 필터링하기 위한 선택적 값입니다. { "apply_threshold": Boolean, "top_n": Number } |
| options.apply_threshold | 부울 | 솔루션의 임계값을 확인하고 결과 집합에 적용할지 여부를 나타내는 플래그입니다. 유효한 값은 다음과 같습니다. * true: 신뢰도가 임계값보다 큰 결과를 반환합니다. * false: 모든 결과를 반환합니다. {#C-predict_O_O__ul_f4d_xyx_slb} 기본값: True |
| options.top_n | 번호 | 제공된 경우 지정된 예측 수까지 상위 결과를 반환합니다. |
[표 19. 매개변수]

{#C-predict_O_O__table_wwz_pbw_plb} {#C-predict_O_O__table_xwz_pbw_plb__entry__2}

| 유형 | 설명 |
|-|-|
| 객체 | sys_id 또는 record_number별로 정렬된 예측 결과를 포함하는 JSON 객체입니다. { <identifier>: [Array] } |
| \<Object\>.\<식별자\> | 각 예측 결과에 대한 상세 정보가 있는 객체의 목록입니다. 데이터 형식: 객체 배열 <identifier>: [ { "confidence": Number, "predictedSysId": "String", "predictedValue": "String", "threshold": Number } ] |
| \<Object\>.\<식별자\>.\<object\>. 자신 | 예측과 연결된 신뢰도 값입니다. 예: 53.84. 데이터 유형: 숫자 |
| \<Object\>.\<식별자\>.\<object\>. 예측 시스템 ID | 예측 값의 sys_id입니다. 결과가 예측되는 모든 테이블에서 나올 수 있습니다. 데이터 유형: 문자열 |
| \<Object\>.\<식별자\>.\<object\>. 예측 값 | 예측 결과를 나타내는 값입니다. 데이터 유형: 문자열 |
| \<Object\>.\<식별자\>.\<object\>. 문지방 | 예측과 연결된 구성된 임계치의 값입니다. 데이터 유형: 숫자 |
[표 20. 반환]

{#C-predict_O_O__table_xwz_pbw_plb}  
다음 예제에서는 입력을 위해 GlideRecord by sys_id 사용하고 상위 3개 결과로 제한하고 임계값을 제외하는 선택적 매개변수를 포함하는 predict() 메서드에 대한 예측 결과를 표시하는 방법을 보여줍니다.

    var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get('ml_incident_categorization');

    // single GlideRecord input
    var input = new GlideRecord("incident");
    input.get("<sys_id>");

    // configure optional parameters
    var options = {};
    options.top_n = 3;
    options.apply_threshold = false;

    var results = mlSolution.getVersion(1).predict(input, options);
    // pretty print JSON results
    gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(results), null, 2));

    {
      "<sys_id/gr>": [
        {
          "confidence": 62.10782320780268,
          "threshold": 20.36,
          "predictedValue": "Clone Issues",
          "predictedSysId": ""
        },
        {
          "confidence": 6.945237375770391,
          "threshold": 16.63,
          "predictedValue": "Instance Administration",
          "predictedSysId": ""
        },
        {
          "confidence": 5.321061076300759,
          "threshold": 23.7,
          "predictedValue": "Administration",
          "predictedSysId": ""
        }
      ]
    }

다음 예제에서는 필드 이름 배열을 입력에 대한 키-값 쌍으로 사용하고 상위 3개의 결과로 제한하고 임계값을 제외하는 선택적 매개 변수를 포함하는 predict() 메서드에 대한 예측 결과를 표시하는 방법을 보여 줍니다.

    var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get("ml_incident_categorization");

    // key-value pairs input
    var input = [{"short_description":"my email is not working"}, {short_description:"need help with password"}];

    // configure optional parameters
    var options = {};
    options.top_n = 3;
    options.apply_threshold = false;
    var results = mlSolution.predict(input, options);

    // pretty print JSON results
    gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(results), null, 2));

    {
      "1": [
        {
          "confidence": 37.5023032262591,
          "threshold": 10.72,
          "predictedValue": "Authentication",
          "predictedSysId": ""
        },
        {
          "confidence": 24.439964862166583,
          "threshold": 23.7,
          "predictedValue": "Administration",
          "predictedSysId": ""
        },
        {
          "confidence": 11.736320486031047,
          "threshold": 100,
          "predictedValue": "Security",
          "predictedSysId": ""
        }
      ],
      "2": [
        {
          "confidence": 99,
          "threshold": 17.77,
          "predictedValue": "Email",
          "predictedSysId": ""
        },
        {
          "confidence": 3.182137005157543,
          "threshold": 10.72,
          "predictedValue": "Authentication",
          "predictedSysId": ""
        },
        {
          "confidence": 2.8773826570713514,
          "threshold": -1,
          "predictedValue": "Email (I/f)",
          "predictedSysId": ""
        }
      ]
    }

## ClusteringSolutionVersion - submitUpdateJob(객체 옵션) {#ariaid-title12}

결과를 특정 테이블로 좁히고 일치하는 기록을 필터링하는 옵션이 있는 클러스터링 업데이트 작업을 제출합니다.
{#C-submitUpdateJob_O__table_gby_x2w_plb__entry__3}

| 이름 | 유형 | 설명 |
|-|-|-|
| 옵션 | 객체 | 클러스터링 솔루션 업데이트의 기반이 되는 옵션이 포함된 JavaScript 객체입니다. { "filter" : "String", "table" : "String" } |
| 옵션.필터 | 문자열 | 표준 Glide 형식으로 인코딩된 쿼리 문자열입니다. [인코딩된 쿼리 문자열을](https://www.servicenow.com/docs/access?context=c_EncodedQueryStrings&version=xanadu&pubname=xanadu-platform-user-interface&ft:locale=en-US) 참조하세요. 제공된 필터를 기반으로 업데이트 작업을 실행할 수 있습니다. |
| 옵션.테이블 | 문자열 | 업데이트 작업을 실행할 테이블의 이름입니다. |
[표 21. 매개변수]

{#C-submitUpdateJob_O__table_gby_x2w_plb} {#C-submitUpdateJob_O__table_qpm_x3b_rlb__entry__2}

| 유형 | 설명 |
|-|-|
| 없음 |   |
[표 22. 반환]

{#C-submitUpdateJob_O__table_qpm_x3b_rlb}  
다음 예제에서는 업데이트 작업을 제출하는 방법을 보여 줍니다.

    var myCluster = new sn_ml.ClusteringSolutionStore.get("ml_x_snc_global_global_clustering_solution");

    var options = {"filter" : "precision", "table" : "incident"};

    myCluster.getActiveVersion().submitUpdateJob(options);