通过Elasticsearch机器学习实现业务数据的智能检测和...
数据分析Data Frame Analytics 离群值检测Outlier detection unsupervised 用聚类分析和异常检测算法训练任务，用于快速检测数据中的异常点或异常行为。回归Regression supervised 回归预测数据集中的数值。分类Classification supervised ...
查看仪表盘
接入机器的配置数据和监控指标数据后，SREWorks数智服务会基于您的指标数据，自动生成相应的仪表盘，便于您查看集群总览指标和单机指标详情，进行机器热点分析和聚类分析等。前提条件 已接入机器的配置数据和监控指标数据。具体操作，请...
常见问题
本文介绍SREWork应用的常见问题。错误信息：Query exceeded local memory limit of 3GB（查询A）错误原因 当前查询和分析语句所使用服务端的内存超过3 GB...解决方法 建议精简聚类分析指标数量和缩短聚类分析的时间周期（一般建议在1h以内）。
使用前须知
聚类分析：包括单指标维度的机器热点分析和多指标维度的机器聚类分析。提供数据规范：指标数据规范详情，包括指标标签和指标定义。功能优势 简单：一站式开通、数据规范明确、数据接入和使用门槛低。高效：秒级聚类、高效可靠。灵活：不仅...
气泡图
聚类分析 聚类分析会根据X轴和Y轴的度量分布对相似度量数量进行聚类显示，开启聚类分析后颜色字段会被替换为聚类。说明 聚类分析 功能目前处于Beta版本，且 X 轴和Y轴都为度量且未配置播放轴时才能开启聚类分析。使用限制 气泡图由 Y轴/...
散点图
聚类分析 聚类分析会根据X轴和Y轴的度量分布对相似度量数量进行聚类显示，开启聚类分析后颜色字段会被替换为聚类。说明 聚类分析 功能目前处于Beta版本，且 X轴和Y轴都为度量并未配置播放轴时才能开启聚类分析。使用限制 散点图由 Y轴/度量...
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...
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...
DBSCAN
您可以使用DBSCAN组件构建聚类模型。本文为您介绍DBSCAN组件的配置方法。功能限制 仅支持在 Designer 上使用。支持的计算引擎为MaxCompute和Flink。可视化配置组件参数 Designer 支持通过可视化的方式，配置组件参数。页签 参数 描述 字段...
机器学习
聚类问题：提供K-Means算法实现聚类分析；关联分析：提供Apriori算法实现关联分析，解决如“啤酒与尿布”的关联问题；时序分析：提供ARIMA自回归移动平均模型预测时间序列数据的未来值；其他：数据降维如通过PCA主成分分析模型来提炼主因子...
功能特性
搜索 SQL洞察 SQL洞察聚类分析，用作深度异常的排查。SQL洞察 安全审计 内置了超过900种高危操作规则，涵盖异常操作、数据泄露、SQL注入和漏洞攻击等4大类，能够更全面地支持自动识别高危操作、SQL注入和新增访问等风险。安全审计 空间与...
模糊分析器
模糊分析介绍 模糊分析器（fuzzy）适用于模糊搜索，模糊搜索是指在用户搜索意图不明确时，搜索引擎将用户的查询（query）与待检索的内容（doc）进行模糊匹配，找出与查询相关的内容。是否相关主要从两个方面衡量：一是query是doc中某些内容...
模糊分析器
模糊分析介绍 模糊分析器（fuzzy）适用于模糊搜索，模糊搜索是指在用户搜索意图不明确时，搜索引擎将用户的查询（query）与待检索的内容（doc）进行模糊匹配，找出与查询相关的内容。是否相关主要从两个方面衡量：一是query是doc中某些内容...
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，...
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。...
2022年8月30日 V5.8.0产品更新通告
功能更新清单 智能对话机器人V5.8.0版本，核心更新功能点如下：分类 功能点 类型 功能概述 控制台体验 易用性优化：增加使用引导 新增 对话机器人首页增加使用流程引导，FAQ管理页、聚类标注页增加功能操作指引。易用性优化：测试窗交互...
分析预警
本文为您介绍辅助线、趋势线、预测、异常检测、波动原因、聚类六种 分析方式。背景信息 分析预警支持从多个角度对当前数据进行分析，通过该功能可以直观了解数据的变化趋势和异常点。分析预警目前支持辅助线、趋势线、预测、异常检测、波动...
横向聚类
使用时，数据格式如下，其中key的下标应从1开始，value应均为数值：参数设置 参数名称 参数英文名称 参数说明 聚类数 cluster_num 全局目标簇数量 最大迭代次数 max_iters 全局最大迭代次数 使用方本地聚类数 host_cluster_num 使用方本地...
高维向量检索（PASE）
聚类中心点可以由使用者指定，通过简单的参数调节就可以控制召回精度。算法参数可解释性强，用户能够完全地控制算法的准确性。IVFFlat的算法原理参见下图。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...
高维向量检索（PASE）
聚类中心点可以由使用者指定，通过简单的参数调节就可以控制召回精度。算法参数可解释性强，用户能够完全地控制算法的准确性。IVFFlat的算法原理参见下图。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...
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...
高效向量检索（PASE）
聚类中心点可以由使用者指定，通过简单的参数调节就可以控制召回精度。算法参数可解释性强，用户能够完全地控制算法的准确性。IVFFlat的算法原理参见下图。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...
GMM聚类
当聚类问题中各个类别的尺寸不同、聚类间有相关关系的时候，往往使用混合高斯分布更合适。计算逻辑原理 高斯混合模型试图找到多维高斯模型概率分布的混合表示，从而拟合出任意形状的数据分布。图：GMM聚类过程 参数说明 IN端口 参数名 参数...
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...
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 ...
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...
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。...
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。
AutoML使用案例汇总
案例名称 描述 MaxCompute K均值聚类最佳实践 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。MaxCompute PS-SMART二分类最佳实践 介绍如何...
概述
一次配置即可实现可视组件高级过滤、高级控制、联动、钻取、分享等操作，帮助业务人员快速完成对比、地理分析、分布、趋势以及聚类等分析和决策。自动布局的仪表盘，适用于大多数通过快速配置即可查看和分享的可视化报表。自由布局的大屏，...
数据可视化概览
一次配置即可实现可视组件高级过滤、高级控制、联动、钻取、分享等，帮助业务人员快速完成对比、地理分析、分布、趋势以及聚类等分析和决策。自动布局的仪表盘，适用于大多数通过快速配置即可查看和分享的可视化报表。自由布局的大屏，适用...
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。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...
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...
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...
K均值聚类
注意事项 使用K均值聚类组件时，您需要注意以下事宜：如果使用夹角余弦距离，则某些聚类可能为空，即聚类数量小于K。因为初始化的K个中心点（向量）可能是平行向量，所以按顺序遍历中心点时，样本不会被分配至后面的中心点（平行向量）。...
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 ...
CreateGroupFacesJob-人脸聚类
人脸聚类任务执行完成后，使用 ListFaceGroups 接口查看已有分组列表，并可以使用 FindImages 接口根据 GroupId 搜索该组的人脸图片。人脸分组的 GroupId 以 Group-{UUID-v4} 格式命名，即 Group-后接一个 UUIDv4 格式的字符串。人脸的分组...
ST_ClusterDBSCAN
返回聚类结果ID的窗口函数，此函数基于二维的DBSCAN算法（Density-based spatial clustering of applications with noise）计算聚类。语法 语法一：integer ST_ClusterDBSCAN(geometry winset geom,float8 eps,integer minpoints);语法二：...
ST_ClusterDBSCAN
返回聚类结果ID的窗口函数，此函数基于二维的DBSCAN算法（Density-based spatial clustering of applications with noise）计算聚类。语法 语法一：integer ST_ClusterDBSCAN(geometry winset geom,float8 eps,integer minpoints);语法二：...
ST_ClusterDBSCAN
返回聚类结果ID的窗口函数，此函数基于二维的DBSCAN算法（Density-based spatial clustering of applications with noise）计算聚类。语法 语法一：integer ST_ClusterDBSCAN(geometry winset geom,float8 eps,integer minpoints);语法二：...
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