قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
DBSCAN
خوارزمية تجميع قائمة على الكثافة تقوم بتجميع النقاط القريبة بما فيه الكفاية مع تحديد النقاط المنفردة في مناطق منخفضة الكثافة كنقاط شاذة.
Epsilon (ε)
معامل يحدد نصف قطر الجوار حول نقطة لتحديد ما إذا كانت تنتمي إلى مجموعة، يؤثر مباشرة على دقة التجميع.
MinPts
معامل عتبة يحدد الحد الأدنى لعدد النقاط المطلوبة في جوار ε لكي تعتبر النقطة نقطة أساسية.
Point Core
نقطة مركزية في مجموعة تحتوي على ما لا يقل عن MinPts نقطة في جوارها ε، وتعمل كنقطة ارتكاز لتشكيل مجموعات كثيفة.
Point Border
نقطة تقع عند حافة مجموعة، ليس لديها ما يكفي من الجيران لتكون نقطة أساسية ولكن يمكن الوصول إليها من نقطة أساسية.
Point Noise
نقطة لا تنتمي إلى أي مجموعة لأنها ليست نقطة أساسية ولا يمكن الوصول إليها من نقطة أساسية، وغالبًا ما تعتبر شذوذًا.
Voisinage ε
مجموعة النقاط الواقعة على مسافة أقل من أو تساوي ε من نقطة معينة، وتشكل أساس حساب الكثافة في DBSCAN.
Densité-directement atteignable
علاقة حيث تكون النقطة q قابلة للوصول مباشرة من النقطة الأساسية p إذا كانت q تقع في جوار ε الخاص بـ p.
كثافة قابلة للوصول
علاقة متعدية حيث يمكن الوصول إلى نقطة من نقطة أساسية عبر سلسلة من النقاط القابلة للوصول مباشرة بالكثافة.
متصل بالكثافة
علاقة متناظرة حيث يكون نقطتان متصلتين إذا كان هناك نقطة أساسية مشتركة يمكن الوصول إليهما منها بالكثافة.
OPTICS
خوارزمية تمتد DBSCAN التي تنتج ترتيبًا للتجميع يعتمد على الكثافة، مما يسمح باستخراج مجموعات من كثافات متفاوتة.
HDBSCAN
متغير هرمي من DBSCAN الذي يبني تسلسلًا هرميًا من المجموعات بكثافات متغيرة ويختار تلقائيًا المجموعات المستقرة.
فهرس شجرة-R
هيكل بيانات فهرسة مكانية يحسن البحث عن الجيران في نطاق ε، مما يسرع DBSCAN بشكل كبير على مجموعات البيانات الكبيرة.
لعنة البعد
ظاهرة تفقد فيها قياس المسأ معناها في الفضاءات ذات الأبعاد العالية، مما يؤثر على أداء الخوارزميات القائمة على الكثافة.
درجة الصورة الظلية
مقياس تقييم يقيس التماسك داخل المجموعة والفصل بين المجموعات، يُستخدم لتحسين المعلمات ε و MinPts.
مجموعات ذات شكل تعسفي
ميزة رئيسية لـ DBSCAN تسمح باكتشاف مجموعات غير محدبة وأشكال معقدة، على عكس الخوارزميات مثل K-means.
كشف الحالات الشاذة
تطبيق طبيعي لخوارزمية DBSCAN حيث النقاط المحددة كضوضاء تتوافق مع الحالات الشاذة أو القيم المتطرفة في البيانات.
التقسيم المكاني
عملية تقسيم فضاء البيانات إلى مناطق based على الكثافة، وهو أساس عمل خوارزمية DBSCAN والخوارزميات المشابهة.
رسم بياني للجوار
تمثيل بياني حيث العقد هي النقاط والحواف تربط النقاط في جوار ε، وتستخدم لتصور بنية الكثافة.
مسافة الوصول
مسافة معدلة تستخدم في OPTICS و HDBSCAN التي تأخذ في الاعتبار الكثافة المحلية لترتيب النقاط حسب إمكانية الوصول إليها.
المسافة الأساسية
المسافة الدنيا المطلوبة لكي يصبح نقطة أساسية، محسوبة كالمسافة إلى أقرب MinPts-جار.