分群總覽

分群法是一種非監督式機器學習技術，可用來將類似的記錄歸為一組。如果您想瞭解資料中的群組或叢集，但沒有標籤資料可訓練模型，這種方法就非常實用。舉例來說，如果您有地鐵車票購買記錄的未標記資料，可以依據購票時間將資料分群，進一步瞭解地鐵使用量最高的時段。詳情請參閱「什麼是叢集？」

k-means 模型廣泛用於執行分群作業。您可以搭配使用 k-means 模型與 ML.PREDICT 函式來分組資料，或搭配使用 ML.DETECT_ANOMALIES 函式來執行異常偵測。

K-means 模型會使用以群集中心為基礎的分群，將資料整理成叢集。如要取得 k-means 模型群集中心的相關資訊，可以使用 ML.CENTROIDS 函式。

只要在 CREATE MODEL 陳述式和推論函式中使用預設設定，即使沒有太多機器學習知識，也能建立及使用叢集模型。不過，具備機器學習開發和分群模型的基本知識，有助於改善資料和模型，進而獲得更出色的結果。建議您使用下列資源，熟悉機器學習技術和程序：