これで保存ができました。選択できるようになります。サービス化してみましょう。すべて行数未満の数値になってしまうという現象が発生しています。削除するようにしました。スクリプトは次の通りです。サービスの入力および出力を示す青色のモジュールが追加されます。次の図のように線を接続します。この状態で実行します。変わるので、これをクリックします。サービスが発行されました。ページが自動的に生成されます。ファイルまで用意されています。テストをしてみましょう。(今回は色相だけ入力すれば十分です)。結果は下の部分に表示されます。呼び出してみましょう。ページ上に生成されているので、これをコピーして使います。(今回は色相だけ入力すれば十分です)。秒くらいかかることもあります。試してみた操作はこれで以上です。知識は必要ありません。)クラスタリングはアルゴリズムの選定で迷うところがないので、とりあえずデータさえあればできるという印象です。評価に関係ない列の値が変わるだけで結果が変わることがあります。米国中南部リージョンでのみ提供されています。色データを色相でクラスタリングし、その結果をストレージに出力するところまで完了しました。視覚化したものがこちらです。)クラスター数はもう少し大きめでよかったかもしれません。評価条件を変えてクラスタリングを試してみましょう。ペーストすると速いです。系統では、次のようにパラメーターを設定します。スケールを合わせないと、値の範囲の大きさにより列ごとに重みが変わります。範囲の値に線形変換されます。実行して結果を見てみましょう。全体的に、色相以外の彩度および明度の特徴も出ています。モデルを使って、新たな色データを各クラスターに振り分けてみましょう。日本の伝統色に記載されているものを利用します。同じようにデータを準備します。次のように変更します。新たな入力データを学習済みのクラスターに振り分けるためのものです。実行結果はこの通りです。同様のクラスターに色が振り分けられています。サービス化についてです。して迅速に公開できることなども特徴です。利用して、色のデータをクラスタリングしてみます。今回は、色相を基準にクラスタリングして、その結果をストレージに出力することにします。定義されている色のデータセットを作成します。