減らす翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。類似するオブジェクトをグループ化するモデルをトレーニングするアルゴリズムです。内のポイントにマッピングすることでこれを実現します。マップされる特定の場所の温度と湿度の観測値が含まれている場合があります。注記クラスタリングアルゴリズムは教師なしです。教師なしの学習では、トレーニングデータセット内のオブジェクトに関連付けられている可能性のあるラベルは使用されません。詳細については、「教師なし学習」を参照してください。クラスタリングでは、各クラスターに中心があります。アルゴリズムは、データセット内の各観測値に対応するポイントからクラスター中心までの距離をクラスタリングの基準として使用します。データセットを選択するとします。イメージが提供されます。個のクラスターを作成することを選択できます。個のクラスターにグループ化します。次元空間のポイントに対応します。すべてのクラスター中心からそのポイントまでの距離を調べます。次に、最も近い中心を持つクラスターをイメージが属するクラスターとして選択します。クラスターまで減らします。SageMaker、トレーニングジョブの作成時にクラスターの数を指定します。詳細については、「CreateTrainingJob」を参照してください。