[[次元削減により根本原因メトリクスを誤削減しなければFault Localizationの精度が向上する]]を達成するための２つの方法 - a) フェーズ２で形成されたクラスタから、代表メトリックを選ぶのではなく、クラスタサイズが上位top-kまたは重みパラメータによる全体のc%のクラスタ内のメトリクスを全部残す。 - 単にtop-1クラスタでは誤削除が発生する recall 0.1前後 - b) [[SLI]]メトリクスとの（相互）相関が高いメトリクスは除外せずに残す。 - a),b)の組み合わせ：SLIメトリクスとの（相互）相関が高いtop-kクラスタをコンポーネント単位で選び、該当クラスタ内のメトリクスを全部残す。 - c) フェーズ１として、[[左時間シフトのピアソン相関係数]] - d) [[メトリクスの時系列の変化点に基づくクラスタリング]] --- https://app.neptune.ai/yuuk1/tsdr/runs/details?viewId=992db3a0-991b-41d7-b402-1d40e9cf9d43&detailsTab=metadata&shortId=TSDR-315&type=run&path=clusters_stats%2Fnum_clusters%2F - [[FluxRankのDBSCANベースのクラスタリング]]によると、