实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法，经典的K-Means算法通过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，

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实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法，经典的K-Means算法通过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，

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颜色矩阵 图1 颜色矩阵 颜色值矩阵：下表中，各颜色值同上述示意图一一对应。 表1 颜色矩阵 颜色值 FF000000 FF595959 FFA5A5A5 FFFFFFFF FF8E2323 FFB20000 FFDB7070 FFFF4C4C FF8E5923 FFB25900

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单击“新增选项”，可新增评估选项，新增后可直接设置选项名。 单击“批量添加”，可批量添加评估选项。 图3 批量添加评估选项 量表设置：可以设置评估的起始数值及量级。 两级文案：量表两级的文案显示，支持国际化。 外观：量表支持横向显示或者竖向显示。 样式：评估的图标样式。 验证：对该字段进行一些限制，设置为“必填”，表示该字段必须配置。

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参数类型 描述 method 是 String 聚类方法,当前仅支持hiq_mc。 最小长度：1 最大长度：20 file 是 String 分子聚类源数据。 最小长度：1 最大长度：2000 output_dir 是 String 分子聚类输出结果。 最小长度：1 最大长度：1200

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获取任务权限矩阵 功能介绍 获取任务权限矩阵 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/job/permission 表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String CodeArts项目ID，32位数字、小写字母组合。

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DLI SDK功能矩阵 SDK开发指南指导您如何安装和配置开发环境、如何通过调用DLI SDK提供的接口函数进行二次开发。 Java、Python SDK功能矩阵请参见表1 表1 SDK功能矩阵 语言 功能 内容 Java OBS授权 介绍将OBS桶的操作权限授权给DLI的Java

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QED：代表分子的成药性。 SaScore：代表合成可及性分数，旨在评估分子的合成难易程度。 查看作业信息 点击作业的“作业信息”页面可以查看作业的运行时间和配置参数。 图14 查看作业信息 聚类分析 目前分子对接返回的结果小分子数较多，无法进行批量分析，通过一些聚类的 辅助方式能更好的选择分子。从每

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聚类系数（cluster_coefficient）(1.0.0) 表1 response_data参数说明 参数 类型 说明 cluster_coefficient Double 聚类系数。 statistics Boolean 是否仅返回全图平局聚类系数，默认为true。 父主题：

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处理问题聚类任务 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>语义理解服务”，进入语义理解服务页面。 选择“检查训练 > 问题聚类任务”。单击“启动聚类任务”，填写需要进行聚类分析的会话生成时间段，单击“启动”。 请确保所选的时间段内存在可用于分析的会话记录。 导入用户列表后，聚类任务仅分析该号码对应的会话记录。

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SDK功能矩阵 Java、Python、C、.NET、Node.js、Android SDK对OBS各接口的支持情况请参见表1。 iOS、PHP、Go、BrowserJS、Harmony SDK对OBS各接口的支持情况请参见表2。 表1 OBS SDK功能矩阵1 接口类型 接口名

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聚类系数算法（cluster_coefficient） 功能介绍 根据输入参数，执行cluster_coefficient算法。 聚类系数算法（cluster_coefficient）用于计算图中节点的聚集程度。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/h

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修改主机集群权限矩阵 功能介绍 根据主机集群id修改主机集群权限矩阵。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/host-groups/{group_id}/permissions 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 group_id 是 String

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非线性方程组的迭代求解、矩阵的特征值求解、方程组智能（AI）加速求解以及基于云HPC的高性能计算服务。 CAE仿真时产生的矩阵方程可以输入数值计算求解器，通过内置的各求解器以及底层算子，求得问题的解，如图1。 图1 数值计算求解示意图 数值计算求解方法及类型 线性直接法：线性直接

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非线性方程组的迭代求解、矩阵的特征值求解、方程组智能（AI）加速求解以及基于云HPC的高性能计算服务。 CAE仿真时产生的矩阵方程可以输入数值计算求解器，通过内置的各求解器以及底层算子，求得问题的解，如图1。 图1 数值计算求解示意图 数值计算求解方法及类型 线性直接法：线性直接

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查询主机集群权限矩阵 功能介绍 根据主机集群id查询主机集群权限矩阵。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/host-groups/{group_id}/permissions 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 group_id 是 String

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聚类系数算法（Cluster Coefficient） 概述 聚类系数表示一个图中节点聚集程度的系数。在现实的网络中，尤其是在特定的网络中，由于相对高密度连接点的关系，节点总是趋向于建立一组严密的组织关系。聚类系数算法（Cluster Coefficient）用于计算图中节点的聚集程度。

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SaScore：代表合成可及性分数，旨在评估分子的合成难易程度。 聚类分析 目前分子属性预测返回的结果小分子数较多，无法进行批量分析，通过一些聚类的辅助方式能更好的选择分子。从每个类里挑选出一两个分子进行后续分析和验证，提高分析的效率和分析质量。也可以通过聚类找出一些关键的骨架，来进行下游分析或者优化等。

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的配体所占空间及相应Padding空间扩展值确定口袋的中心及大小。 选择残基 选择残基方式由用户点选多个平台识别到的残基定义口袋的位置。 自动预测 自动预测通过平台内置的蛋白口袋预测算法为用户提供多个可选择的口袋位置。 自定义 自定义则由用户通过指定口袋的中心位置及大小确定口袋位置。

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查询应用实例级/项目级权限矩阵 功能介绍 查询应用实例级/项目级权限矩阵，传递app_id时，查询应用实例级权限矩阵；未传app_id，传递project_id时，查询应用项目级权限矩阵。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v3/applications/permissions

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析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。 分类 分类是找出一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等。 聚类 聚类是把一组数据按照相

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