元件：將資料指派給叢集

此文章描述如何使用 Azure Machine Learning 設計工具中的將資料指派給叢集元件。 此元件會透過以 K-Means 叢集演算法定型的群集模型來產生預測。

「將資料指派給叢集」元件會傳回一個資料集，其中包含每個新資料點的可能指派。

如何使用「將資料指派給叢集」

1. 在 Azure Machine Learning 設計工具中，找出先前定型的群集模型。 您可以使用下列其中一種方法，建立和定型群集模型：

   • 使用 K-Means 叢集元件設定 K-Means 叢集演算法，並使用資料集和「定型群集模型」元件來定型模型 (此文章)。

   • 您也可以從工作區中的 [已儲存的模型] 群組，新增現有的定型群集模型。

2. 將定型的模型附加至將資料指派給叢集的左側輸入連接埠。

3. 附加新的資料集作為輸入。

   在此資料集中，標籤是選用的。 一般來說，群集是一種非監督式的學習方法。 您不需要提前知道這些類別。 但是，輸入資料行必須與用於定型群集模型的資料行相同，否則會發生錯誤。

   提示

   若要減少從叢集預測寫入至設計工具的資料行數目，請使用 [選取資料集中的資料行]，然後選取資料行的子集。

4. 如果您希望結果包含完整的輸入資料集，包括顯示結果 (叢集指派) 的資料行，請將 [只檢查附加或取消檢查結果] 核取方塊維持選取狀態。

   如果您清除此核取方塊，則只會傳回結果。 當您建立預測作為 Web 服務的一部分時，此選項可能會很實用。

5. 提交管線。

結果

• 若要檢視資料集中的值，請以滑鼠右鍵按一下元件，然後選取 [視覺化]。 或者，選取元件並切換至右側面板中的 [輸出] 索引標籤，按一下 [連接埠輸出] 中的長條圖圖示，將結果視覺化。