KI-Glossar
Das vollständige Wörterbuch der Künstlichen Intelligenz
Clustering par Contraintes
Approche de clustering qui intègre des contraintes ou des connaissances a priori dans le processus de formation des groupes pour guider l'algorithme vers une solution plus pertinente.
Clustering Semi-Supervisé
Paradigme intermédiaire entre le clustering non supervisé et la classification supervisée, utilisant un petit ensemble de données étiquetées ou de contraintes pour améliorer le regroupement.
COP-KMeans (Constrained K-Means)
Variante de l'algorithme K-Means modifiée pour respecter les contraintes Must-Link et Cannot-Link pendant le processus d'assignation des points aux clusters.
Clustering Hiérarchique par Contraintes
Extension des algorithmes de clustering hiérarchique qui intègrent des contraintes pour influencer la formation ou la fusion des clusters à chaque niveau de la hiérarchie.
Clustering Basé sur les Paires
Approche de clustering par contraintes qui se concentre sur les relations de similarité ou de dissimilarité entre des paires d'instances plutôt que sur les instances elles-mêmes.
Contrainte de Taille de Cluster
Type de contrainte spécifiant une taille minimale ou maximale pour les clusters générés, utilisée pour équilibrer la distribution des instances.
Apprentissage Actif pour le Clustering
Stratégie où l'algorithme interroge de manière sélective un oracle (souvent humain) pour obtenir les contraintes les plus informatives afin d'améliorer le clustering avec un effort minimal.
Clustering avec Connaissances a Priori
Intégration de connaissances du domaine ou d'informations externes dans le processus de clustering pour orienter la découverte de structures pertinentes.
Algorithme de Clustering par Renforcement de Contraintes
Classe d'algorithmes qui ajustent itérativement la fonction de distance ou la similarité pour renforcer le respect des contraintes spécifiées par l'utilisateur.
Contrainte de Séparabilité
Exigence selon laquelle les clusters générés doivent être clairement distincts et séparés dans l'espace des caractéristiques, souvent imposée pour éviter les chevauchements.
Clustering par Noyaux avec Contraintes
Application des méthodes de clustering par noyaux (kernel clustering) où les contraintes sont projetées dans l'espace de grande dimension pour guider la formation des clusters.
Co-clustering par Contraintes
Extension du co-clustering qui applique des contraintes simultanément sur les lignes et les colonnes d'une matrice de données pour découvrir des blocs cohérents.
Évaluation de la Conformité aux Contraintes
Métrique mesurant le degré auquel une solution de clustering satisfait l'ensemble des contraintes imposées, souvent utilisée comme critère d'arrêt ou de sélection de modèle.