Кластеризация (ClusterPredict)

Кластеризация входных данных на основе обученной модели машинного обучения.

Путь к модели	[Текст] Путь к файлу модели. Модель должна быть создана с помощью блока "Обучение модели кластеризации".
Данные	[Таблица данных] Входные данные. Колонки у таблицы должны совпадать с колонками, на которых происходило обучение модели.
Название целевой колонки	[Текст] Название колонки для записи результата. Если колонки нет в данных, поступающих на вход блока, то она будет добавлена. Алгоритм позволяет записать в разные колонки id кластера и расстояние. Для этого в данном свойстве укажите два названия колонок через запятую. Например, "ClusterId,Distances".
Результат	[Таблица данных] Результат кластеризации.
Уровень обработки	Выбор уровня обработки ошибок. Возможные значения: "Default" - по умолчанию; "Ignore" - ошибки игнорируются; "Handle" - ошибки обрабатываются. Если выбрано значение "Default", то будет использоваться значение блока "Старт" данной диаграммы.
Уровень сообщений	Выбор уровня сообщений, который будут выводить блоки при работе. Возможные значения: "Default" - по умолчанию; "Release" - вывод отключен; "Debug" - вывод основной информации; "Detailed" - вывод подробной информации. Если выбрано значение "Default", то будет использоваться значение блока "Старт" данной диаграммы.
Текст ошибки	[Текст] Возвращает подробную информацию об ошибке в случае некорректного выполнения работы блока.