قاموس الذكاء الاصطناعي

📖

المصطلحات

نقطة مركزية (Core Point)

نقطة تحتوي على الأقل على MinPts من النقاط داخل جوارها الإبسيلوني، وتعمل كنواة لتشكيل عنقود.

📖

المصطلحات

نقطة حدودية (Border Point)

نقطة ليست نقطة مركزية ولكنها تقع ضمن الجوار الإبسيلوني لنقطة مركزية واحدة على الأقل، وبالتالي تنتمي إلى عنقود.

📖

المصطلحات

نقطة ضوضاء (Noise Point)

نقطة ليست نقطة مركزية ولا نقطة حدودية، ولا تنتمي إلى أي عنقود وتعتبر شذوذًا أو قيمة متطرفة.

📖

المصطلحات

رسم بياني للإمكانية الوصول (Reachability Graph)

تمثيل تستخدمه خوارزميات مثل OPTICS لتصور بنية كثافة البيانات وتحديد العناقيد.

📖

المصطلحات

المسافة إلى أقرب K-جار (Distance to k-Nearest Neighbor)

طريقة شائعة لتقدير القيمة المثلى للمعامل إبسيلون في DBSCAN عن طريق تحليل مسافة كل نقطة إلى جارها الأقرب من الرتبة k.

📖

المصطلحات

اتصال الكثافة (Density Connectivity)

مبدأ ينص على أن نقطتين متصلتان إذا كانت هناك سلسلة من النقاط الكثيفة تربطهما، مما يشكل أساس بناء العناقيد في DBSCAN.

📖

المصطلحات

الحتمية (Determinism)

خاصية في DBSCAN تضمن أنه بالنسبة لمجموعة بيانات ومعلمات معينة، تكون نتيجة التجميع دائمًا متطابقة، على عكس خوارزميات مثل K-Means.

📖

المصطلحات

لعنة الأبعاد (Curse of Dimensionality)

تحدٍ كبير لـ DBSCAN حيث، في المساحات عالية الأبعاد جدًا، يصبح مفهوم الكثافة أقل أهمية وتتدهور أداء الخوارزمية.

📖

المصطلحات

عنقود عشوائي

قدرة DBSCAN على تحديد العناقيد ذات الأشكال غير المحدبة والأحجام المتنوعة، على عكس الخوارزميات مثل K-Means التي تفترض عناقيد كروية.