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AI Glossary

The complete dictionary of Artificial Intelligence

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Epsilon (ε)

Paramètre de distance maximale définissant le voisinage autour d'un point pour évaluer la densité locale dans les algorithmes de clustering basé sur la densité.

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MinPts

Nombre minimum de points requis dans le voisinage epsilon pour qu'un point soit considéré comme un point core dans DBSCAN et algorithmes similaires.

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Points core

Points centraux qui ont au moins MinPts points dans leur voisinage epsilon, servant de noyaux pour former les clusters dans DBSCAN.

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Points border

Points frontières qui ne sont pas des points core mais se trouvent dans le voisinage epsilon d'au moins un point core.

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Points noise/outliers

Points qui ne sont ni des points core ni des points border, considérés comme du bruit car ils n'appartiennent à aucun cluster.

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Density-reachable

Relation de connectivité où un point q est density-reachable depuis p s'il existe une chaîne de points core reliant p à q.

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Density-connected

Relation symétrique où deux points sont density-connected s'ils sont tous deux density-reachable depuis un point core commun.

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Clustering hiérarchique basé sur la densité

Approche qui construit une hiérarchie de clusters basée sur la densité, permettant d'extraire des clusters à différentes échelles de densité.

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Plot d'atteignabilité (reachability plot)

Visualisation utilisée par OPTICS montrant la reachability distance des points ordonnés, où les vallées représentent des clusters potentiels.

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Variations de densité

Capacité des algorithmes comme OPTICS et HDBSCAN à détecter des clusters avec des densités variables au sein d'un même jeu de données.

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Paramètres adaptatifs

Méthodes qui ajustent automatiquement les paramètres de densité en fonction des caractéristiques locales des données plutôt que d'utiliser des valeurs globales fixes.

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Cluster extraction

Processus d'identification et d'extraction de clusters significatifs à partir de la structure hiérarchique générée par les algorithmes de clustering basé sur la densité.

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Ordering points

Technique centrale d'OPTICS qui crée un ordre linéaire des points préservant la structure de densité pour faciliter l'analyse multi-échelle.

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Cluster stability

Mesure utilisée dans HDBSCAN pour évaluer la persistance des clusters à travers différentes échelles de densité dans la hiérarchie de clustering.

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Density-based clustering validation

Méthodes d'évaluation spécifiques aux algorithmes basés sur la densité, utilisant des métriques comme le coefficient de silhouette adapté ou le DBCV.

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