元件：將數據指派給叢集
本文說明如何在 Azure 機器學習 設計工具中使用將數據指派給叢集元件。 元件會透過使用 K-means 叢集演算法定型的 群集 模型來產生預測。
指派數據給叢集元件會傳回數據集，其中包含每個新數據點的可能指派。
如何使用將數據指派給叢集
在 Azure 機器學習 設計工具中，找出先前定型的叢集模型。 您可以使用下列其中一種方法來建立和定型叢集模型：
使用 K-Means 叢集元件設定 K-Means 叢集 演算法，並使用數據集和定型群集模型元件來定型模型（本文）。
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叢集模型。
將定型的模型附加至指派數據給叢集的左側輸入埠。
將新的數據集附加為輸入。
在此數據集中，標籤是選擇性的。 一般而言，叢集是一種不受監督的學習方法。 您預計不會事先知道類別。 不過，輸入數據行必須與定型群集模型時所使用的數據行相同，否則會發生錯誤。
提示
若要減少從叢集預測寫入設計工具的數據行數目，請使用 數據集中的 [選取數據行]，然後選取數據行的子集。
如果您想要讓結果包含完整的輸入數據集，包括顯示結果的數據行（叢集指派），請保留 [檢查是否附加或取消核取結果] 複選框。
如果您清除此複選框，則只會傳回結果。 當您在 Web 服務中建立預測時，此選項可能會很有用。
提交管線。
結果
- 若要檢視數據集中的值，請以滑鼠右鍵單擊元件，然後選取 [ 可視化]。 或者，選取元件並切換至右面板中的 [輸出] 索引卷標，按兩下 [埠輸出] 中的直方圖圖示，以將結果可視化。