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_...
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...
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...
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。...
NLP自然语言处理 常见问题 调用异常自助排查（错误码汇总）服务协议 NLP自学习平台 常见问题 实体抽取项目常见问题 故障排除 私有化部署 企业智能搜索 错误码对照表 常见问题
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...
阿里云OpenAPI平台提供使用诊断工具。本文介绍如何使用OpenAPI诊断工具进行故障排查。您可以登录 OpenAPI使用诊断，输入完整的RequestID或SDK报错信息，然后...如果诊断工具仍未能解决您的问题，您可以参考 故障排除、常见问题 获取解决方案。
本文为您介绍GMM聚类组件。功能说明 GMM（Gaussian Mixture Model）是一个将事物分解为若干的基于 高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型，混合高斯分布（MoG）由多个混合成分组成，每一个混合成分对应一个高斯分布。当聚类问题中...
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，...
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 ...
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...
关闭日志聚类 开启日志聚类功能后，索引总流量增加10%，示例如下表所示：原始日志大小 索引比例 日志聚类功能产生的索引量 索引总流量 100 GB 20%（20 GB）100 GB×10%30 GB 100 GB 40%（40 GB）100 GB×10%50 GB 100 GB 100%（100 GB）100...
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。
标注动作包括：正确 错误-修改知识 错误-已处理 未覆盖-新增知识 未覆盖-已处理 无效 待定 标注步骤 第1步：选择高频用户问法 在【聚类问法组】中选择高频聚类问法，查看用户问法与知识的匹配类型及匹配明细。第2步：判断用户问法与知识的...
错误码 描述 故障排除指导 0 成功 无-1 通用错误 请根据示例Demo进行比对排查，调用逻辑是否正确。2 输入参数错误 请检查输入参数是否正确。3 输入的缓冲区大小不足 请检查输入参数缓冲区大小是否太小。4 请求数据长度过长 请检查输入参...
相较于 服务能力，聚类标注 不仅支持无答案和推荐未点击的用户语句查看，还可直接进行标注操作，优化知识内容，修复badcase，有关聚类标注功能具体介绍可参考《聚类标注》。具体产品界面如下图所示：其它功能更新点 数据看板中有关数据筛选...
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...
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...
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。...
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：...
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：...
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：...
说明 在查询类簇中心点时，会自动排除远离的类簇，加速查询过程，但是无法保证最优的前k个向量全部在这n个类簇中，因此会有精度损失。您可以通过类簇个数n来控制IVFFlat算法的准确性，n值越大，算法精度越高，但计算量会越大。IVFFlat和...
说明 在查询类簇中心点时，会自动排除远离的类簇，加速查询过程，但是无法保证最优的前k个向量全部在这n个类簇中，因此会有精度损失。您可以通过类簇个数n来控制IVFFlat算法的准确性，n值越大，算法精度越高，但计算量会越大。IVFFlat和...
通过在系统中实现分布式跟踪，可以快速定位问题并进行有效的故障排除。链路跟踪可以通过在系统中添加跟踪标识符来实现。当请求进入系统时，标识符将被添加到请求中，并在整个系统中传递。每个组件都可以将标识符添加到它们的日志中，以便在...
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...
说明 在查询类簇中心点时，会自动排除远离的类簇，加速查询过程，但是无法保证最优的前k个向量全部在这n个类簇中，因此会有精度损失。您可以通过类簇个数n来控制IVFFlat算法的准确性，n值越大，算法精度越高，但计算量会越大。IVFFlat和...
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...
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...
错误码 描述 故障排除指导 07001 认证类型参数错误 检查IotAuthType参数是否设置正确，现支持：ID2：阿里云Link ID² 07002 IoT设备服务提供方参数错误 检查IotIdSource参数是否设置正确，现支持：1：开放平台。2：物联网平台。07003 IoT...
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....
Gmail发送者指南，请参考 文档。一、投递失败的原因 一般来说，投递失败会出于以下一种或多种原因：发送邮件...6、使用故障排除工具 如果按照本文中的指南进行操作后仍然遇到邮件传送问题，请尝试 对发件人的电子邮件传送问题进行故障排除。
OpenAPI访问监控数据 OSS服务的相关监控指标数据可以通过云监控提供的OpenAPI访问，使用方法请参见：云监控SDK参考 访问监控数据 监控、诊断和故障排除 监控诊断和故障排除 通过详细介绍以下各个方面的内容帮助您更好地了解OSS服务的运行...
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...
本工作流首先通过PLDA算法挖掘文章的主题，然后进行主题权重聚类，从而实现新闻自动分类。说明 本工作流数据为虚构数据，仅用于学习。前提条件 已开通PAI（Designer）并创建了工作空间，详情请参见 开通PAI并创建默认工作空间。已将...
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...
测试结论 Proxima CE在不同的数据集上，针对不同的采样率、聚类中心点个数以及索引分片个数，观察聚类分片方式的召回情况与耗时情况，经测试验证Proxima CE聚类分片的正确性测试符合预期。以下是几条经验准则：聚类中心点个数与召回呈正...
点聚类系数表示在无向图中某节点与其相连节点之间聚集成团的程度的一个系数（稠密度），目的在于比较群组的聚合紧密程度与其能够达到的聚合紧密程度。点聚类系数组件能够输出各节点的相邻节点数量、稠密度及其对数。算法说明 在无向图中，...
简单易用 服务开箱即用：支持即开即用的方式，购买之后即可使用，方便业务快速部署。兼容开源 Memcache：兼容 Memcache binary protocol，符合该协议的客户端（binary ...硬件故障自动检测与恢复：自动侦测硬件故障并在数秒内切换，恢复服务。
图片聚类基于照片的相似度将满足分组条件的照片分到同一组，您可以使用该功能筛选相册中连拍的照片，对其进行分组操作。应用场景 网盘与相册服务：可以对网盘或者相册中的相似图片进行聚类，生成个性化的图片聚类展示。图片去重：针对APP或...