Configurar HDBSCAN para uma solução de cluster

  • Versão de lançamento: Yokohama
  • Atualizado 10 de fev. de 2025
  • 2 min. de leitura

    • Considere aplicar o algoritmo HDBSCAN (Hierarchical Density Based Spacial Clustering of Applications with Noise) à sua solução de clustering. O HDBSCAN está disponível como uma alternativa ao algoritmo de clustering padrão, k-means.

    Antes de Iniciar

    Nota:
    Definir configurações avançadas em suas soluções de ML é opcional. Se você optar por definir qualquer uma dessas configurações, certifique-se de estar bem informado sobre a tecnologia que está habilitando na solução e de que seu caso de uso se beneficie do que a tecnologia oferece. Para obter mais informações, consulte o artigo Mergulhe mais fundo com Parâmetros avançados de cluster em Comunidade ServiceNow.
    • Crie uma definição de solução de clustering ou use uma existente.
    • Função necessária: admin ou ml_admin

    Por Que e Quando Desempenhar Esta Tarefa

    Você pode aplicar o algoritmo HDBSCAN para ajudar o sistema a identificar amostras de dados que não estão atribuídas a nenhum cluster. Por exemplo, você pode aplicar HDBSCAN para oferecer suporte à descoberta de tópico.

    Inteligência preditiva implementa o algoritmo k-means por padrão em sua estrutura de clustering. O HDBSCAN é semelhante ao algoritmo de cluster DBSCAN, exceto pelo fato de que ele funciona com clusters de tamanho mínimo e pode ajudar a fornecer clusters mais estáveis e persistentes. Para obter um resumo de como o HDBSCAN funciona, consulte este artigo. Para obter uma comparação entre DBSCAN e HDBSCAN, consulte este artigo e este artigo.

    Nota:
    As soluções de cluster treinadas com HDBSCAN não são compatíveis com atualizações de cluster. As atualizações nessas soluções falham e as soluções não são registradas em ml_cluster_detail_table. Use os métodos de treinamento DBSCAN ou k-means se quiser habilitar atualizações de cluster.

    Procedimento

    1. Navegar até Tudo > Inteligência preditiva > Clustering > Definições de solução.
      O caminho de navegação da Inteligência preditiva para a exibição de lista Definições de cluster em que você cria uma nova definição de solução de cluster.
    2. Selecione Novo.
    3. Crie um novo formulário de definição de solução de cluster ou use um existente.
      Neste cenário de exemplo, você cria o formulário de definição de cluster hdbscan-sf como na imagem abaixo. Configure os campos da seguinte forma:
      • Rótulo: hdbscan-sf
      • Corpus de palavras: incident_wcou qualquer outro corpus de palavras que tenha dados de registro de incidentes (a partir da versão Washington DC, um corpus de palavras não é necessário, portanto, este campo não aparece).
      • Tabela: Incidente [incidente]
      • Campos: descrição resumida
      • Frequência de atualização: Não atualizar
      • Palavras irrelevantes: palavras irrelevantes padrão em inglês
      • Frequência de treinamento: a cada 30 dias
      • Idioma de processamento: inglês
      Um exemplo de definição de solução de cluster que você cria na qual aplicará o parâmetro DBSCAN.
    4. Selecione Enviar e treinar.
    5. Na guia Configurações avançadas de solução na seção Links relacionados do formulário treinado, selecione Parâmetros de solução no seletor e escolha Novo.
      Como selecionar a opção Parâmetros de solução para criar o parâmetro.
    6. Crie um registro de parâmetro.
      1. No campo Parâmetros da solução, clique no ícone de pesquisa.
      2. Na tela Parâmetros da solução de ML, selecione Usar algoritmo HDBSCAN para clustering.
        Como criar o registro de parâmetro selecionando o botão Pesquisar e, em seguida, selecionando a Descrição Resumida da chave HDBSCAN.
    7. Selecione Enviar.
      O registro de configuração de solução avançada aparece com o algoritmo HDBSCAN aplicado ao registro. O campo Entradas do usuário está esmaecido porque não se aplica a este algoritmo.
      O novo registro de parâmetro de solução criado a partir dos valores que você acabou de atribuir.
    8. Selecione Enviar.
      Resultado: o HDBSCAN está configurado para sua solução de clustering. Seu parâmetro de solução aparece na guia Configurações avançadas de solução do formulário de definição de solução de cluster.
      Quando você envia o registro criado, o parâmetro de solução HDBSCAN aparece no formulário de definição da solução de clustering.