قاموس الذكاء الاصطناعي

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المصطلحات

Clustering Basé sur la Grille

Approche qui quantifie l'espace des objets en un nombre fini de cellules formant une grille, puis effectue le clustering sur cette structure de grille plutôt que sur les données brutes.

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المصطلحات

Clustering Modèle

Méthode qui suppose que les données sont générées par un mélange de distributions probabilistes sous-jacentes, cherchant à identifier les paramètres de ces distributions.

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المصطلحات

Mélange de Gaussiennes (GMM)

Modèle probabiliste qui suppose que les données proviennent d'un mélange d'un nombre fini de distributions gaussiennes, utilisant l'algorithme EM pour l'estimation des paramètres.

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المصطلحات

Indice de Davies-Bouldin

Métrique d'évaluation interne qui mesure la qualité d'un clustering en calculant le ratio moyen de la dispersion intra-cluster sur la distance inter-cluster.

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المصطلحات

Clustering Flou (Fuzzy C-Means)

Variante du K-Means où un point de données peut appartenir à plusieurs clusters avec des degrés d'appartenance variables, plutôt qu'une affectation stricte à un seul cluster.

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المصطلحات

Algorithme des K-Medoïdes

Alternative au K-Means qui utilise des medoïdes (points de données réels existants) comme centres de clusters, le rendant plus robuste aux bruits et aux valeurs aberrantes.

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المصطلحات

Clustering par Affinité Propagation

Algorithme qui identifie des 'exemplaires' au sein de l'ensemble des données en échangeant des messages de similarité entre les paires de points, sans nécessiter de nombre de clusters prédéfini.

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المصطلحات

Clustering par DenStream

Algorithme de clustering par densité conçu pour les flux de données, capable de gérer des concepts évolutifs en distinguant les clusters potentiels des pures aberrations.