日志聚类
本文介绍日志聚类功能及其操作，包括开启日志聚类、查看聚类结果和原始日志、对比不同时间段的聚类日志数量等。前提条件 已创建Standard Logstore。具体操作，请参见 创建Logstore。已采集日志。具体操作，请参见 数据采集。已配置索引。...
无监督聚类函数
聚类函数基于密度进行聚类，发现数据中的模式和异常数据。聚类函数 只支持华东2（上海）地域。聚类函数支持的最大数据量为50万行30列，用于聚类的列不超过6列。用于离线调度的聚类函数。基于密度进行聚类，发现数据中的模式和异常数据。...
DBSCAN聚类
本文为您介绍DBSCAN聚类组件。功能说明 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法。DBSCAN 的核心概念是 core samples,是指位于高密度区域的...
聚类模型评估
基于原始数据和聚类结果，评估聚类模型的优劣性，从而输出评估指标。使用限制 仅原PAI-Studio平台支持查看该组件的可视化报告。背景信息 评估指标Calinski-Harabasz又称VRC（Variance Ratio Criterion），其计算公式如下。参数 描述 SS B ...
人脸聚类
使用人脸聚类功能，你可以将媒体集中存在相似人脸的多张图片进行分组，可用于网盘的人脸相册、家庭监控的陌生人检测、甚至新零售的顾客管理等场景。人脸聚类后，您可以根据人脸分组查询对应人员的所有图片信息。重要 此文档已不再维护，...
K均值聚类
是 自动 自动 K-Means算法 elkan K-Means算法 其他参数 参数名 参数描述 模型结果 模型结果展示模型聚类效果以及聚类结果，其中“CH分数（即Calinski-Harabasz指标）”和“轮廓系数”反应聚类效果，值越大，说明聚类效果越好。
Proxima Cluster参数
1.聚类 1.1 KmeansCluster/BatchKmeansCluster 参数名 类型 默认值 备注 proxima.general.cluster.count UINT32 0 中心点数量 proxima.kmeans.cluster.count UINT32 0 中心点数量，优先级高于 general，低于 suggest 的 K 值 proxima....
聚类标注功能使用介绍
基本功能实现介绍 功能入口 在左侧导航栏，选择 运营中心>问答标注>聚类标注，进入聚类标注界面，具体界面如下：待标注内容查看 进入聚类标注界面后，点击“待标注”标签，进入待标注界面；根据实际业务需求选择待标注数据 筛选条件 后，...
K均值聚类算法（K-Means）
该算法原理为：先将数据分为K组，随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，将每一个对象分配给距离它最近的聚类中心，聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。即K-Means算法将输入表的...
QueryLocationDateClusters-查询时空聚类
查询时空聚类列表信息，支持多种条件，详情请参考请求参数。接口说明 请确保在使用该接口前，已充分了解智能媒体管理产品的收费方式和 价格。调用该接口前，请先通过 CreateLocationDateClusteringTask 接口进行时空聚类。调试 您可以在...
CreateLocationDateClusteringTask-创建时空聚类任务
时空聚类功能，可以将您已索引到数据集内的图片、视频等携带了拍摄时间、拍摄地点信息等文件，按照时间、地理位置进行分类。这些分类可以理解为用户的一次旅行所拍摄的内容（它们时间接近、地点接近），也可以理解为用户在不同生活、工作地...
MaxCompute K均值聚类最佳实践
本文为您介绍如何通过提交一个使用MaxCompute计算资源的超参数调优实验，来运行K均值聚类和聚类模型评估组件，以获取K均值聚类组件算法的较优超参数组合。步骤一：准备数据 您可以参考 聚类模型评估 中的示例来准备测试数据和评估数据。本...
API概览
图片聚类 图片聚类 CreateSimilarImageClusteringTask 创建相似图片聚类任务 相似图片聚类功能，可以将您已索引到数据集内的图片按照相似度生成聚类，用于图片去重、选优等场景，例如可以通过该功能筛选相册中连拍的图片。...
K均值聚类
K均值聚类首先随机选择K个对象作为每个簇的初始聚类中心，然后计算剩余对象与各簇中心的距离，将其分配至距离最近的簇，再重新计算每个簇的聚类中心。该算法假设聚类对象为空间向量，且以各聚类内部的均方误差和最小为目标，不断地进行计算...
概述
时序聚类函数 ts_density_cluster 使用密度聚类方法对多条时序数据进行聚类。ts_hierarchical_cluster 使用层次聚类方法对多条时序数据进行聚类。ts_similar_instance 查找到指定曲线名称的相似曲线。核密度估计函数 kernel_density_...
人脸聚类相关问题
本文介绍了在使用人脸聚类过程中可能遇到的问题。重要 此文档已不再维护，建议您使用新版智能媒体管理。关于智能媒体管理新版与旧版的对比，请参见 新旧版本使用指引。关于新版智能媒体管理人脸聚类的常见问题，请参见 图片管理常见问题。...
相似标签自动归类
在左侧组件列表，将 机器学习>聚类 下的 K均值聚类 组件拖入画布中。在左侧组件列表，将 自定义脚本 下的 SQL脚本 组件拖入画布中。将以上组件拼接为如下工作流，参照下表配置组件的关键参数，并运行组件。序号 描述 ① 上传 shopping_data...
QuerySimilarImageClusters-查询相似图片聚类
查询相似图片聚类列表信息。接口说明 请确保在使用该接口前，已充分了解智能媒体管理产品的收费方式和 价格。调用该接口前，请先通过 CreateSimilarImageClusteringTask 接口对数据集中的图片进行相似图片聚类。调试 您可以在OpenAPI ...
ST_ClusterKMeans
返回每个Geometry对象基于二维K均值算法生成的聚类结果数量。语法 integer ST_ClusterKMeans(geometry winset geom,integer numberOfClusters);参数 参数名称 描述 geom 目标Geometry对象。numberOfClusters 聚类数。描述 用于聚类的距离是...
ST_ClusterKMeans
返回每个Geometry对象基于二维K均值算法生成的聚类结果数量。语法 integer ST_ClusterKMeans(geometry winset geom,integer numberOfClusters);参数 参数名称 描述 geom 目标Geometry对象。numberOfClusters 聚类数。描述 用于聚类的距离是...
ST_ClusterKMeans
返回每个Geometry对象基于二维K均值算法生成的聚类结果数量。语法 integer ST_ClusterKMeans(geometry winset geom,integer numberOfClusters);参数 参数名称 描述 geom 目标Geometry对象。numberOfClusters 聚类数。描述 用于聚类的距离是...
新旧版本使用指引
ListImages-获取媒体集中的图片列表 ListVideos-获取多个视频的信息 人脸聚类 CreateFigureClusteringTask-创建人物聚类任务 CreateGroupFacesJob-人脸聚类-CreateFigureClustersMergingTask-合并人物聚类 CreateMergeFaceGroupsJob-合并...
DBSCAN
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法。它将簇定义为密度相连的点的最大集合，把具有足够高密度的区域划分为簇，可以在噪声的空间数据集中发现任意形状的聚类。您可以使用...
ListSystemAggregationRules-获取系统规则聚类的详情
获取系统规则聚类的详情。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。调试 授权信息 下表是API对应的授权信息，可以在RAM权限策略语句的 Action 元素中...
ListSystemRuleAggregationTypes-查询系统规则聚类的...
查询系统防御规则的聚类的类型。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。调试 授权信息 下表是API对应的授权信息，可以在RAM权限策略语句的 Action ...
标注中心
标注中心功能提供用户会话日志的实时标注功能，系统支持同类问法聚类的功能，可大幅减轻标注成本，您可以通过聚类开关控制此功能，请您依据匹配情况进行标注。待标注任务 在待标注任务中系统会默将当月的待标注数据列出，也支持自定义选择...
向量介绍
适用场景：100%召回率 劣势：大数据量下效率较低、资源（CPU、内存）消耗较严重 聚类算法 量化聚类（Quantized Clustering）介绍：量化聚类（Quantized Clustering）是阿里巴巴开发的基于kmeans聚类的向量检索算法。先利用向量文档聚类n个...
高维向量检索（PASE）
算法流程说明：高维空间中的点基于隐形的聚类属性，按照kmeans等聚类算法对向量进行聚类处理，使得每个类簇有一个中心点。检索向量时首先遍历计算所有类簇的中心点，找到与目标向量最近的n个类簇中心。遍历计算n个类簇中心所在聚类中的所有...
高维向量检索（PASE）
算法流程说明：高维空间中的点基于隐形的聚类属性，按照kmeans等聚类算法对向量进行聚类处理，使得每个类簇有一个中心点。检索向量时首先遍历计算所有类簇的中心点，找到与目标向量最近的n个类簇中心。遍历计算n个类簇中心所在聚类中的所有...
高效向量检索（PASE）
算法流程说明：高维空间中的点基于隐形的聚类属性，按照kmeans等聚类算法对向量进行聚类处理，使得每个类簇有一个中心点。检索向量时首先遍历计算所有类簇的中心点，找到与目标向量最近的n个类簇中心。遍历计算n个类簇中心所在聚类中的所有...
PGVector
其中插件算法的具体流程如下：高维空间中的点基于隐形的聚类属性，按照kmeans等聚类算法对向量进行聚类处理，使得每个类簇有一个中心点。检索向量时首先遍历计算所有类簇的中心点，找到与目标向量最近的n个类簇中心。遍历计算n个类簇中心...
PGVector
其中插件算法的具体流程如下：高维空间中的点基于隐形的聚类属性，按照kmeans等聚类算法对向量进行聚类处理，使得每个类簇有一个中心点。检索向量时首先遍历计算所有类簇的中心点，找到与目标向量最近的n个类簇中心。遍历计算n个类簇中心...
PGVector
其中插件算法的具体流程如下：高维空间中的点基于隐形的聚类属性，按照kmeans等聚类算法对向量进行聚类处理，使得每个类簇有一个中心点。检索向量时首先遍历计算所有类簇的中心点，找到与目标向量最近的n个类簇中心。遍历计算n个类簇中心...
UpdateLocationDateCluster-更新时空聚类
更新一个时空聚类的信息。接口说明 请确保在使用该接口前，已充分了解智能媒体管理产品的收费方式和 价格。调用该接口前，请先通过 CreateLocationDateClusteringTask 接口进行时空聚类。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，...
实时日志查询
关于日志聚类的更多信息，请参见 日志聚类。关闭实时日志查询 当您确认不再需要保留日志数据，请按如下步骤关闭实时日志查询。登录 OSS管理控制台。单击 Bucket 列表，然后单击目标Bucket名称。在左侧导航栏，选择 日志管理>实时查询。单击...
DBSCAN预测
DBSCAN（Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法。它将簇定义为密度相连的点的最大集合。把具有高密度的区域划分为簇，可以在噪声的空间数据集中发现任意形状的聚类。您可以使用DBSCAN...
故事类型和子类型
搜索数据集里人脸数目最多的人物，根据已做过的人脸聚类的结果生成人物故事，可支持通过时间参数 StoryStartTime 和 StoryEndTime 传入时间间隔，即在某段时间间隔内，照片数量最多的人物为候选人物，不会关注是否已有该人物的故事生成。...
2021年8月24日 产品更新动态
新增【挂机原因】节点类型，支持根据IVR路径自定义挂机的原因标签。有如下逻辑：可配置多个挂机原因节点，但向后只能连挂机节点-【挂机原因】节点中，可配置共7种挂机原因-挂机原因节点非必须，各个节点可以直接连到挂机节点，此时会打上...
应用场景
同时还可以在向量数据库中使用基于聚类的视频检索方法，对视频进行聚类，并在聚类之间进行快速检索，提高检索效率和准确度。分子检测与筛选场景 在分子检测中，可以使用分子指纹（例如ECFP、MACCS键等）将分子结构转换为向量表示，并将其...
CreateIndex
log_reduce_white_list Array of String Body 否 a 日志聚类的聚类字段白名单。log_reduce_black_list Array of String Body 否 b 日志聚类的聚类字段黑名单。返回数据 名称 类型 示例值 描述 Server String nginx 服务器名称。Content-...
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