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 ...
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...
图片管理常见问题
CreateFigureClusteringTask-创建人物聚类任务 接口为增量分组接口，您可以在一批图片完成索引后，一次性调用CreateFigureClusteringTask接口来进行批量聚类。推荐如下两个方案：简单方法：对每一个数据集，每隔固定间隔（例如5分钟）调用...
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。...
算法说明
日志聚类算法 日志聚类算法基于日志聚类功能，日志聚类功能对日志数据进行粗粒度聚类，日志聚类算法在粗粒度聚类的结果上进行精度更高的二次聚类。开启日志聚类、查看聚类结果等操作步骤，请参见 日志聚类。模板发现算法 模板发现算法使用...
标签传播聚类
标签传播聚类组件能够输出图中所有节点均收敛时各节点对应的组。算法说明 图聚类是根据图的拓扑结构，进行子图的划分，使得子图内部节点的连接较多，子图之间的连接较少。在用一个唯一的标签初始化每个节点之后，该算法会重复地将一个节点...
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，...
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...
DBSCAN聚类
是 自动 自动 球树 KD树 暴力搜索 聚类效果 聚类效果展示当前数据聚类处理后的效果。可在组件运行成功后查看。“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。可参考其结果调整组件参数配置...
横向聚类
一、组件说明 横向聚类组件是横向场景下的一种无监督机器学习算法，用于将n个数据点分成k个簇，使得簇内的数据点具有高度相似性。聚类算法通过度量数据点之前的相似性或距离来确定数据点之间的关系，将相似的数据点划分到同一簇中。适用于...
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...
人脸聚类
使用人脸聚类功能，您可以将数据集中存在相似人脸的多张图片进行分组，适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。应用场景 网盘人脸相册 将...
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...
工况识别-训练
否 10[1,100]聚类方法：k均值聚类、均值漂移聚类、高斯混合聚类 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 聚类数下限 聚类类别数量下限。用于寻找最优聚类类别数。否 2[2,15]聚类数上限 聚类类别数量上限。用于寻找最优聚类类别数。...
聚类标注功能使用介绍
说明 系统会自动对近三个月的用户会话日志按照语义相似度进行分钟级实时聚类，此聚类内容即是待标注内容的来源。待标注内容有关数据默认都是查询最近一个月，最多查询近3个月，聚类后未标注的用户问法数，不随查询条件改变而改变，但其具体...
聚类分片
Proxima CE支持使用聚类分片方式检索任务，本文为您介绍聚类分片检索功能的使用方法及示例。前提条件 已安装Proxima CE包并准备输入表，详情请参见 安装Proxima CE包。基本原理 Proxima CE在检索时有两种划分数据分片的方式：哈希分片与聚...
导入发布包
自动识别结果 针对来源环境和目标环境生效的都是自动识别记录，且来源环境的自动识别结果和目标环境的自动识别结果冲突时的处理策略，支持 追加、覆盖 或 覆盖并锁定。追加：将来源环境的自动识别结果追加到目标环境中，作为一条识别记录，...
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...
使用日志聚类
开启日志聚类后，您可以在 日志聚类 页签中进行日志聚类和查看聚类结果。本文介绍支持在 日志聚类 页签对日志进行的常用操作。日志聚类界面 日志聚类功能支持在采集日志时，将相似度高的日志聚合，提取共同的日志模式（Pattern），快速掌握...
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....
横向聚类评估
一、组件说明 横向聚类模型的评估任务，可以输出轮廓系数、Calinski Harabaz等指标。支持使用单方或多方联合数据，评估横向聚类模型。组件截图 二、参数说明 参数名称 参数说明 预测结果列 预测回归值predict_result，整型输出。
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。
相似标签自动归类
通过 SQL脚本-1 组件，在聚类簇中随意挑选一个类别，判断是否对同一类别的标签进行了自动归类。本工作流选用第10组聚类簇，在画布中单击 SQL脚本-1 组件，在右侧 参数设置 页签，配置 SQL脚本 为 select*from${t1} where cluster_index=10...
Proxima Builder
如果为0则使用全部数据 proxima.qc.builder.thread_count uint32 0 构建时开启线程数量，设置为0时为cpu核数 proxima.qc.builder.centroid_count string 可选 聚类中心点参数，支持层次聚类。层之间用“*”分隔。一层聚类示例：1000 两层...
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...
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...
时序聚类函数
时序聚类函数针对输入的多条时序数据进行聚类，自动聚类出不同的曲线形态，进而快速找到相应的聚类中心和异于聚类中的其它形态曲线。关于函数的算法及实现原理请参见 LOG机器学习介绍（02）：时序聚类建模。函数列表 函数 说明 ts_density_...
CreateSimilarImageClusterTask-创建相似图片聚类任务
使用步骤：创建相似图片聚类任务 通过 GetTaskStatus 接口查询相似图片聚类任务是否执行完成 通过 SearchSimilarImageClusters 接口获取相似图片聚类结果 同一 drive 同一时刻只能有一个相似图片聚类任务运行，若上一任务未结束，再次调用...
InputFile
包括如下保留的特殊聚类 ID 命名：figure-cluster-id-independent：该人脸暂无合适的分组，后续在数据集中新增图片后进行人脸聚类操作时，该人脸可能被分入组中。figure-cluster-id-unavailable：该人脸暂未进行过聚类操作，即在数据集中...
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 ...
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 ...
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...
量化聚类（Quantized Clustering）配置
类型 默认值 说明 qc.builder.train_sample_count uint32 0 指定训练数据量，如果为0则使用全部数据 qc.builder.thread_count uint32 0 构建时开启线程数量，设置为0时为cpu核数 qc.builder.centroid_count string 可选 聚类中心点参数，...
量化聚类（Quantized Clustering）配置
类型 默认值 说明 qc.builder.train_sample_count uint32 0 指定训练数据量，如果为0则使用全部数据 qc.builder.thread_count uint32 0 构建时开启线程数量，设置为0时为cpu核数 qc.builder.centroid_count string 可选 聚类中心点参数，...
API概览
CreateSimilarImageClusterTask 创建相似图片聚类任务 用户可以发起创建相似图片聚类任务，该任务会将指定 drive 空间下相似的图片聚类在一起。GetTaskStatus 查询任务状态 查询增值服务异步任务执行状态。目前支持的接口有：...
DeleteLocationDateCluster-删除时空聚类分组
删除一个时空聚类。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。无论删除的时空聚类分组 ID 是否存在，均会返回删除成功。...
UpdateFigureCluster-更新人物聚类
更新一个人脸聚类分组的信息，可以更新分组的名称、标签等信息。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，请确保您已通过创建人物人脸聚类任务（CreateFigureClusteringTask）将数据...
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